人工智能程序设计下半学期课程设计

221300054 李子博
2023年5月4日

课程设计选题：

葡萄酒品质打分

模块介绍：

1. analysis模块：

对数据集进行可视化，分别并直观地各个性质与葡萄酒品质的关系。并在数据可视化的基础上，定量地判断各个特征对分类结果的贡献程度，选择合适的评价指标，去除了一些与结果相关度低的干扰因素。

2. models模块：

利用机器学习和神经网络技术来完成目标功能的模块。通过上述分析所选出的评价标准，构建回归模型、决策树模型、mlp神经网络模型等来对目标进行建模，利用数据进行训练，来完成对葡萄酒品质的预测。最后利用F1 score对各个模型进行验证与评价。为了提升预测的准确性，在训练模型时，进行了增加阶数或控制最大深度等操作。

用到的外部库：

1. numpy：

用作对数据进行分析。

2. pandas：

将csv文件加载为数据集类型，并对数据集进行各种分割操作。

3. matplotlib：

绘制统计图形。

4. sklearn：

机器学习和神经网络模型库。

环境依赖项：

1. python解释器版本：

python 3.11

2. 项目开发软件以及需要预装的模块：

本项目利用vscode开发，需要预先在vscode中安装python拓展模块。

3. 需要预先安装的外部库：

numpy、pandas、matplotlib、sklearn库

4. 其他注意事项：

将所有代码文件放在同一个文件夹中，并在这个文件夹中添加wine.csv文件。