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Desenvolvemos um modelo de machine learning que avalia a qualidade de vinhos com base em características físico-químicas, aprimorando a seleção e degustação de vinhos.

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Análise de Vinhos Tinto e Vinhos Branco portugueses

O conjunto de dados empregado no presente projeto, acessível por meio do link https://archive.ics.uci.edu/dataset/186/wine+quality, compreende cerca de 5.000 observações de dados relevantes que descrevem atributos do vinho branco e vinho tinto, incluindo, mas não se limitando a, acidez, teor de açúcar residual, pH, entre outros. Paralelamente, dispomos de aproximadamente 1.600 observações de dados que caracterizam o vinho tinto. Neste contexto, objetivamos a fusão destes dois conjuntos de dados para a elaboração do presente modelo.

No total, temos 11 features dentro desse Dataset, são elas:

  1. acidez_fixa (g(ácido_tartárico)/dm³)

  2. acidez_volátil (g(ácido_acético)/dm³)

  3. ácido_cítrico (g/dm³)

  4. açúcar_residual (g/dm³)

  5. cloretos (g(cloreto_de_sódio)/dm³)

  6. dióxido de enxofre livre (mg/dm³)

  7. dióxido de enxofre total (mg/dm³)

  8. densidade (g/cm³)

  9. pH

  10. sulfatos (g(sulfato_de_potássio)/dm³)

  11. teor alcoólico (% vol.)

  12. Qualidade do vinho (número de 0 a 10).

Membros

Clara Ferreira Batista

Laura Muglia

Luana Ferraz

Pedro Elias

Rafael Couto de Oliveira

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Desenvolvemos um modelo de machine learning que avalia a qualidade de vinhos com base em características físico-químicas, aprimorando a seleção e degustação de vinhos.

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