wine_quality
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赤ワインと白ワインのサンプルを使用して、2 つのデータセットが作成されました。入力には客観的なテスト (PH 値など) が含まれ、出力は官能データ (ワインの専門家による少なくとも 3 回の評価の中央値) に基づいています。各専門家は、ワインの品質を 0 (非常に悪い) から 10 (非常に優れている) の範囲で評価しました。回帰アプローチの下でこれらのデータセットをモデル化するために、いくつかのデータ マイニング手法が適用されました。サポート ベクター マシン モデルが最良の結果を達成しました。いくつかのメトリクスが計算されました: MAD、固定許容誤差 (T) の混同行列など。また、入力変数の相対的な重要性をプロットします (感度分析手順で測定)。
2 つのデータセットは、ポルトガルの「ヴィーニョ ヴェルデ」ワインの赤と白の変種に関連しています。詳細については、http: //www.vinhoverde.pt/en/または参考文献 [Cortez et al., 2009] を参照してください。プライバシーとロジスティクスの問題により、物理化学的 (インプット) および感覚的 (アウトプット) 変数のみが利用可能です (たとえば、ブドウの種類、ワインのブランド、ワインの販売価格などに関するデータはありません)。
インスタンス数: 赤ワイン - 1599;白ワイン - 4898
入力変数 (物理化学的テストに基づく):
- 一定の酸度
- 揮発酸度
- クエン酸
- 残糖
- 塩化物
- 遊離二酸化硫黄
- 全二酸化硫黄
- 密度
- pH
- 硫酸塩
- アルコール
出力変数 (感覚データに基づく):
- 品質 (0 から 10 までのスコア)
FeaturesDict({
'features': FeaturesDict({
'alcohol': float32,
'chlorides': float32,
'citric acid': float32,
'density': float32,
'fixed acidity': float32,
'free sulfur dioxide': float32,
'pH': float32,
'residual sugar': float32,
'sulphates': float64,
'total sulfur dioxide': float32,
'volatile acidity': float32,
}),
'quality': int32,
})
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|
| 特徴辞書 | | | |
特徴 | 特徴辞書 | | | |
特徴・お酒 | テンソル | | float32 | |
特徴/塩化物 | テンソル | | float32 | |
特徴/クエン酸 | テンソル | | float32 | |
機能/密度 | テンソル | | float32 | |
特徴・一定の酸味 | テンソル | | float32 | |
特徴/遊離二酸化硫黄 | テンソル | | float32 | |
特徴/pH | テンソル | | float32 | |
特徴・残糖 | テンソル | | float32 | |
特徴/硫酸塩 | テンソル | | float64 | |
特徴/全二酸化硫黄 | テンソル | | float32 | |
特徴・揮発酸度 | テンソル | | float32 | |
品質 | テンソル | | int32 | |
@ONLINE {cortezpaulo;cerdeiraantonio;almeidafernando;matostelmo;reisjose1999,
author = "Cortez, Paulo; Cerdeira, Antonio; Almeida,Fernando; Matos, Telmo; Reis, Jose",
title = "Modeling wine preferences by data mining from physicochemical properties.",
year = "2009",
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality"
}
wine_quality/white (デフォルト設定)
構成の説明: 白ワイン
ダウンロードサイズ: 258.23 KiB
データセットサイズ: 1.87 MiB
分割:
ワイン_品質/赤
構成の説明: 赤ワイン
ダウンロードサイズ: 82.23 KiB
データセットサイズ: 626.17 KiB
分割:
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最終更新日 2022-11-23 UTC。
[null,null,["最終更新日 2022-11-23 UTC。"],[],[],null,["# wine_quality\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nTwo datasets were created, using red and white wine samples. The inputs include\nobjective tests (e.g. PH values) and the output is based on sensory data (median\nof at least 3 evaluations made by wine experts). Each expert graded the wine\nquality between 0 (very bad) and 10 (very excellent). Several data mining\nmethods were applied to model these datasets under a regression approach. The\nsupport vector machine model achieved the best results. Several metrics were\ncomputed: MAD, confusion matrix for a fixed error tolerance (T), etc. Also, we\nplot the relative importances of the input variables (as measured by a\nsensitivity analysis procedure).\n\nThe two datasets are related to red and white variants of the Portuguese \"Vinho\nVerde\" wine. For more details, consult: \u003chttp://www.vinhoverde.pt/en/\u003e or the\nreference \\[Cortez et al., 2009\\]. Due to privacy and logistic issues, only\nphysicochemical (inputs) and sensory (the output) variables are available (e.g.\nthere is no data about grape types, wine brand, wine selling price, etc.).\n\nNumber of Instances: red wine - 1599; white wine - 4898\n\nInput variables (based on physicochemical tests):\n\n1. fixed acidity\n2. volatile acidity\n3. citric acid\n4. residual sugar\n5. chlorides\n6. free sulfur dioxide\n7. total sulfur dioxide\n8. density\n9. pH\n10. sulphates\n11. alcohol\n\nOutput variable (based on sensory data):\n\n1. quality (score between 0 and 10)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.structured.wine_quality.WineQuality`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/structured/wine_quality/wine_quality.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`1.0.0`** (default): No release notes.\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Yes\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'features': FeaturesDict({\n 'alcohol': float32,\n 'chlorides': float32,\n 'citric acid': float32,\n 'density': float32,\n 'fixed acidity': float32,\n 'free sulfur dioxide': float32,\n 'pH': float32,\n 'residual sugar': float32,\n 'sulphates': float64,\n 'total sulfur dioxide': float32,\n 'volatile acidity': float32,\n }),\n 'quality': int32,\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|-------------------------------|--------------|-------|---------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| features | FeaturesDict | | | |\n| features/alcohol | Tensor | | float32 | |\n| features/chlorides | Tensor | | float32 | |\n| features/citric acid | Tensor | | float32 | |\n| features/density | Tensor | | float32 | |\n| features/fixed acidity | Tensor | | float32 | |\n| features/free sulfur dioxide | Tensor | | float32 | |\n| features/pH | Tensor | | float32 | |\n| features/residual sugar | Tensor | | float32 | |\n| features/sulphates | Tensor | | float64 | |\n| features/total sulfur dioxide | Tensor | | float32 | |\n| features/volatile acidity | Tensor | | float32 | |\n| quality | Tensor | | int32 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `('features', 'quality')`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Citation**:\n\n @ONLINE {cortezpaulo;cerdeiraantonio;almeidafernando;matostelmo;reisjose1999,\n author = \"Cortez, Paulo; Cerdeira, Antonio; Almeida,Fernando; Matos, Telmo; Reis, Jose\",\n title = \"Modeling wine preferences by data mining from physicochemical properties.\",\n year = \"2009\",\n url = \"https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality\"\n }\n\nwine_quality/white (default config)\n-----------------------------------\n\n- **Config description**: White Wine\n\n- **Download size** : `258.23 KiB`\n\n- **Dataset size** : `1.87 MiB`\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'train'` | 4,898 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nwine_quality/red\n----------------\n\n- **Config description**: Red Wine\n\n- **Download size** : `82.23 KiB`\n\n- **Dataset size** : `626.17 KiB`\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'train'` | 1,599 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples..."]]