技术选型：决策树算法+随机森林算法+K 折交叉验证 项目描述： 根据酒的 11 种特征，对酒的质量进行分类，利用数据挖掘与机器学习中的方法对葡萄酒进行分类。 项目职责：使用的是决策树算法，然后又使用了随机森林算法进行优化模型训练过程，在优化方面还使用了 K 折交叉验证减少模型过拟合，再通过对数据进行预处理进行优化，重新训练模型。查看全文
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