數(shù)據(jù)挖掘方法在葡萄酒品質(zhì)鑒定中的應(yīng)用.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,葡萄酒飲用也越來(lái)越普及,但與葡萄酒發(fā)展密切相關(guān)的品質(zhì)鑒定手段還停留在單靠品酒師的人工品嘗的階段,顯然這已經(jīng)很難滿足當(dāng)今巨大的市場(chǎng)需求。而隨著大數(shù)據(jù)觀念深入人心,葡萄酒物化屬性的科學(xué)檢測(cè)手段應(yīng)運(yùn)而生,這些都為數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于葡萄酒的品質(zhì)鑒定帶來(lái)了硬件及軟件支持。本文就通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法,基于葡萄酒的理化屬性數(shù)據(jù),嘗試對(duì)葡萄酒品質(zhì)進(jìn)行鑒定分類。
　　現(xiàn)階段,利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ咸丫破焚|(zhì)鑒定還比較少,并且普遍存在的問(wèn)題是盡

2、管這些分類器模型的整體準(zhǔn)確率并不低,但是對(duì)于低品質(zhì)葡萄酒的識(shí)別準(zhǔn)確率卻很低。而本文在運(yùn)用Logistic多項(xiàng)模型,Tan神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),帶偏差項(xiàng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及C5.0決策樹四種分類算法的同時(shí),不僅僅關(guān)注分類模型的整體預(yù)測(cè)精度,同時(shí)也會(huì)深入去分析具體到各個(gè)品質(zhì)類別的準(zhǔn)確率,發(fā)現(xiàn)在高整體準(zhǔn)確率的背后,不平衡數(shù)據(jù)使到分類器忽略了其中的少數(shù)類。而本文的創(chuàng)新之處在于運(yùn)用SMOTE過(guò)抽樣以及隨見丟棄欠抽樣的方式結(jié)合來(lái)平衡數(shù)據(jù),并選擇出最優(yōu)的決策樹分類