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:wine_glass: :chart_with_upwards_trend: :bar_chart: Classificação de vinhos utilizando a linguagem Python com Machine Learning.

Python Data Set

Projeto de classificação com Python e Machine Learning com uma base de Vinhos.

Instalar;

pip3 install pandas
pip3 install sklearn
pip3 install matplotlib
pip3 install numpy

Informações da Base:

Esses dados são os resultados de uma análise química de vinhos cultivados na mesma região da Itália, mas derivados de três cultivares diferentes. A análise determinou as quantidades de 13 constituintes encontrados em cada um dos três tipos de vinhos.

Caracteristicas
Características do conjunto de dados	Multivariada
Número de instâncias	178
Área	Fisica
Características do Atributo	Inteiro, Real
Número de atributos	13
Data de doação	1991-07-01
Tarefas associadas	Classificação
Valores ausentes	Não
Número de acessos à Web	1219336

Os atributos são (não indicados por Riccardo Leardi, riclea)

1. Álcool
2. Ácido málico
3. Cinza
4. Alcalinidade das cinzas
5. Magnésio
6. Fenóis totais
7. Flavonóides
8. Fenóis não flavonóides
9. Proantocianinas
10. Intensidade de cor
11. Cor
12. OD280 / OD315 de vinhos diluídos
13. Prolina

Introdução

Testes realizados:

Foi realizado teste com 1 algoritmo de Machine Learning de Classificação:

Teste_Algoritmos.ipynb

• KMeans;

Tabelas de resultados:

Algoritmo	Best Acurácia
KMeans	83.33%

O KMeans por ter retornado a melhor acurácia foi utilizado no aplicativo

Links;

Data Set
Matplotlib
SkLearnf KMeans

Citações:

Dua, D. e Graff, C. (2019). Repositório de aprendizado de máquina da UCI [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: Universidade da Califórnia, Escola de Informação e Ciência da Computação.