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针对葡萄酒品质鉴定问题,应用机器学习中的XGBoost算法对葡萄酒的物理化学性质与葡萄酒品质之间的关系进行学习,并建立有效模型对葡萄酒品质进行预测.实验结果表明:该方法的预测准确率优于传统的神经网络和支持向量机方法,并且运算时间短.这对于改进酿酒品酒评价和葡萄酒的生产测定都具有重要意义.
基于XGBoost方法的葡萄酒品质预测
【摘 要】
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针对葡萄酒品质鉴定问题,应用机器学习中的XGBoost算法对葡萄酒的物理化学性质与葡萄酒品质之间的关系进行学习,并建立有效模型对葡萄酒品质进行预测.实验结果表明:该方法的
【机 构】
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沈阳化工大学信息工程学院
【出 处】
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沈阳化工大学学报
【发表日期】
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2018年04期
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