摘要
评价指标体系的确定是葡萄酒质量评估的一个关键环节,而指标体系选取的好坏直接影响模型的预测精度。本文利用机器学习的方法———随机森林算法来选择评价指标。仿真实验表明,该算法所确定的指标对葡萄酒的评价更加准确,从而能够有效的减少因品酒师人为因素带来的评价不稳定性。
The determination of evaluation index system affect the prediction accuracy of the model.A machine was a key link in wine quality evaluation, and it will directly learning method--the random forest algorithm was applied to select the evaluation index in this paper.Simulation experiments showed that the evaluation on the wine became more accurate and more objective by using random forest.Thus, it can effectively reduce instability of evaluation for human factors.
出处
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期264-267,共4页
Science and Technology of Food Industry
基金
安徽省高校省级自然科学研究项目资助(KJ2012Z409)
安徽省自然科学基金项目(1208085MG121)
教育部人文社会科学研究项目资助(11YJC790311)
关键词
随机森林算法
机器学习
葡萄酒质量评价
指标体系
random forest algorithm
machine learning
wine quality evaluation
evaluation index system