Wine Quality

練習。

UCIのデータセットより。

UCI Machine Learning Repository: Wine Quality Data Set

hoge=sample(1:1599,900)
#900件をトレーニング用に
train=wine[hoge,]
test=wine[-hoge,]

# 0.66くらい相関がある特徴があったけど、とりあえずただの線形回帰
train.lm=lm(data=train,quality~.)
wine.pred=predict(train.lm,newdata = test)
mse(test$quality,wine.pred)
#√mseです
#0.6576445

#ランダムフォレスト
#mtryはTunerfより
train.rf=randomForest::randomForest(data=train,quality~.,mtry=3)
wine.pred.rf=predict(train.rf,newdata = test)

mse(test$quality,wine.pred.rf)
#0.6297493
#多少良くなった

正則化、PCAでは特に削れる特徴量はなさそうでした。 quality=7,8の時の誤差が大きいのは気になるけど(-1.0くらい）、どーなんでしょう。

夏場は炭酸が多いけど、赤ワインは基本毎日飲んでます。800円付近のネロ・ダヴォラ、サンライズ、ボルドーあたり。就職したらデイリーワインに1500円くらい使ってみたいですね(´；ω；｀)ﾌﾞﾜｯ