## Wine Dataset
> 这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果,这些葡萄酒来自三个不同的品种。该分析确定了三种葡萄酒中每种葡萄酒中含有的13种成分的数量。
### 规则
`| Classes | 3 | | Samples per class | class 1 59; class 2 71; class 3 48 | | Samples total | 178 | | Features per sample | 13 |`
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### 加载
要加载`Wine`数据集,请使用:
```
use Phpml\Dataset\Demo\WineDataset;
$dataset = new WineDataset();
```
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### 几个样本
```
alcohol,malic acid,ash,alcalinity of ash,magnesium,total phenols,flavanoids,nonflavanoid phenols,proanthocyanins,color intensity,hue,OD280/OD315 of diluted wines,proline,class
14.23,1.71,2.43,15.6,127,2.8,3.06,.28,2.29,5.64,1.04,3.92,1065,1
13.2,1.78,2.14,11.2,100,2.65,2.76,.26,1.28,4.38,1.05,3.4,1050,1
13.16,2.36,2.67,18.6,101,2.8,3.24,.3,2.81,5.68,1.03,3.17,1185,1
14.37,1.95,2.5,16.8,113,3.85,3.49,.24,2.18,7.8,.86,3.45,1480,1
13.24,2.59,2.87,21,118,2.8,2.69,.39,1.82,4.32,1.04,2.93,735,1
14.2,1.76,2.45,15.2,112,3.27,3.39,.34,1.97,6.75,1.05,2.85,1450,1
14.39,1.87,2.45,14.6,96,2.5,2.52,.3,1.98,5.25,1.02,3.58,1290,1
14.06,2.15,2.61,17.6,121,2.6,2.51,.31,1.25,5.05,1.06,3.58,1295,1
14.83,1.64,2.17,14,97,2.8,2.98,.29,1.98,5.2,1.08,2.85,1045,1
```
- 基本介绍
- 关联规则学习
- 分类
- SVC
- k近邻算法
- NaiveBayes
- 回归
- 最小二乘法
- SVR
- 聚类
- k均值聚类算法
- DBSCAN聚类算法
- 公
- 准确性
- 混乱矩阵
- 分类报告
- 工作流程
- 神经网络
- 交叉验证
- 随机拆分
- 分层随机分裂
- 特征选择
- 方差阈值
- 特征选择
- 预处理
- 标准化
- 缺失值补全
- 特征提取(自然语言)
- 令牌计数矢量化器(文本处理)
- Tf-idf转换
- 数据集
- ArrayDataset
- CsvDataset
- FilesDataset
- SvmDataset
- MnistDataset
- 准备使用数据集
- Iris Dataset
- Wine Dataset
- Glass Dataset
- 模型管理
- 数学
- 距离
- 矩阵
- 组
- 统计