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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取。
1.项目背景
随着消费者对葡萄酒品质要求的不断提高，如何科学、准确地评估和预测葡萄酒的质量成为行业关注的重点。传统的质量评估依赖专家品鉴，成本高且主观性强。近年来，机器学习技术的发展为通过理化指标预测葡萄酒质量提供了新思路。本项目基于 **葡萄酒质量数据集（Wine Quality Dataset）**，选取红葡萄酒样本中的多个关键理化指标（如固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、酒精含量等）作为输入特征，采用 **随机森林回归模型（Random Forest Regression）** 构建预测系统。通过训练与验证，模型能够有效预测葡萄酒的质量评分，为酿酒过程中的质量控制提供数据支持，具有较强的实用价值和推广意义。
本项目通过Python基于随机森林回归模型的葡萄酒质量预测项目实战。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | fixed_acidity | 固定酸含量（主要是酒石酸），单位为 g/dm³ |
| 2 | volatile_acidity | 挥发性酸含量（主要是乙酸），单位为 g/dm³ |
| 3 | citric_acid | 柠檬酸含量，单位为 g/dm³ |
| 4 | residual_sugar | 残糖含量，单位为 g/dm³ |
| 5 | chlorides | 氯化物含量（主要是盐分），单位为 g/dm³ |
| 6 | free_sulfur_dioxide | 游离二氧化硫含量，单位为 mg/dm³ |
| 7 | total_sulfur_dioxide | 总二氧化硫含量，单位为 mg/dm³ |
| 8 | density | 密度，单位为 g/cm³ |
| 9 | pH | pH值，表示酸碱度 |
| 10 | sulphates | 硫酸盐含量，单位为 g/dm³ |
| 11 | alcohol | 酒精含量，单位为百分比（%） |
| 12 | y | 葡萄酒的质量评分，范围一般为0到10，通常是整数 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有12个变量，数据中无缺失值，共6497条数据。
关键代码：
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 y变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6.构建随机森林回归模型
主要使用通过Python基于随机森林回归模型的葡萄酒质量预测，用于目标回归。
6.1 构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | 随机森林回归模型 | 默认参数 |
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| 随机森林回归模型 | R方 | 0.9373 |
| 均方误差 | 0.0487 | |
| 解释方差分 | 0.9374 | |
| 绝对误差 | 0.154 | |
从上表可以看出，R方分值为0.9373，说明模型效果较好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了Python基于随机森林回归模型的葡萄酒质量预测，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。