Jannis Trapp, Jessika Keil, Johanna Stahl
Das Hauptziel dieses Projekts zum maschinellen Lernen ist die Entwicklung eines Vorhersagemodells, das die Qualität von Weinen durch die Analyse ihrer verschiedenen chemischen Eigenschaften bestimmen kann. Zum überprüfen der Weinqualität können am Ende chemischen Eigenschaften eines Weines eingegeben werden, und das Modell gibt aus zu welcher der drei Klassen er gehört.
Das GitHub Repository besteht aus vier Notebooks:
- ML-Wine Prediction
- ML-Wine Prediction Red Wine
- ML-Wine Prediction White Wine
- ML-Wine Prediction Präsentation
Das ML-Wine Prediction Notebook enthält die Datenanalyse und alle Vorhersagemodelle sowohl für den Rotwein- als auch für den Weißweindatensatz. Aus Gründen der Übersichtlichkeit haben wir für den Rotwein- und den Weißweindatensatz jeweils ein separates Notebook erstellt. Zusätzlich gibt es ein Notebook ML-Wine Preedition, das für Präsentationszwecke verwendet wird. Letzteres enthält nur das ausgewählte Modell „Random Forest“ und das Eingabefeld für die Vorhersage der Weinqualität.
Packages installieren:
- pandas
- numpy
- sklearn
- seaborn
- matplotlib.pyplot
- xgboost
Wenn alle Packages installiert sind, können alle Notebooks komplett durchlaufen werden.