Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології оцінки якості червоного вина методами машинного навчання
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Дослідження присвячене підготовці та розвідувальному аналізу даних для подальшого використання в інформаційній технології оцінки якості червоного вина методами машинного навчання. Проведено аналіз структури датасету та його основних характеристик, а також досліджено можливі взаємозв’язки між якістю вина та фізико-хімічними показниками.
The research is devoted to the preparation and exploratory data analysis for further use in the information technology of evaluating red wine quality using machine learning methods. The dataset structure and its key features were analyzed, and possible relationships between wine quality and physicochemical properties were investigated.
The research is devoted to the preparation and exploratory data analysis for further use in the information technology of evaluating red wine quality using machine learning methods. The dataset structure and its key features were analyzed, and possible relationships between wine quality and physicochemical properties were investigated.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8132-48-8
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Кравчук А. С., Жуков С. О. Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології оцінки якості червоного вина методами машинного навчання // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/24255.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Red Wine Quality Dataset. Kaggle. 2024 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al-2009/code
- Pandas Tutorial 2024 [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.w3schools.com/python/pandas/default.asp
- Matplotlib Pyplot Documentation. 2024 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html.
- A Complete Guide to Data Visualization in Python With Libraries & More. 2023 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.simplilearn.com/tutorials/python-tutorial/data-visualization-in-python.