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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.2
- 수록면
- 81 - 87 (7page)
이용수
초록· 키워드
Nowadays wine is increasingly enjoyed by a wider range of consumers, and wine certification and quality assessment are key elements in supporting the wine industry to develop new technologies for both wine making and selling processes. There have been many attempts to construct a more methodical approach to the assessment of wines, but most of them rely on objective decision rather than subjective judgement. In this paper, we propose a data mining approach to predict human wine taste preferences that is based on easily available analytical tests at the certification step. We used sequential forward selection and decision tree for this purpose. Experiments with the wine quality dataset from the UC Irvine Machine Learning Repository demonstrate the accuracies of 76.7% and 78.7% for red and white wines respectively.
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목차
- Abstract
- I. Introduction
- II. Related Works
- III. Data Set
- IV. Classification
- V. Experiment
- VI. Conclusions
- REFERENCES
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-004-002233893
