Predictive Viticulture: A Machine Learning Approach to Wine Quality
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42,99 €
UVP
48,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
03.07.2026
Verlag
LAP LAMBERT Academic PublishingSeitenzahl
72
Maße (L/B/H)
22/15/0,5 cm
Gewicht
125 g
Sprache
Englisch
EAN
9786630168877
In this project, a Wine Quality Prediction System was developed to predict the quality of wine based on various physicochemical properties. The system leverages Python programming and the Scikitlearn library for implementing machine learning algorithms. A Random Forest Classifier was employed to achieve accurate and efficient predictions. The project utilizes Pandas and NumPy for data preprocessing and exploratory data analysis, while Matplotlib and Seaborn were used for visualization of trends and patterns in the dataset. The dataset used for this project was sourced from the UCI Machine Learning Repository. The development process followed the Iterative life cycle model of software development, ensuring systematic implementation and testing of features. The project is structured using Modular Design Principles, enhancing maintainability and scalability.
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