Wine Quality

🚀 ワイン品質分類

このプロジェクトは、Scikit-learnのパイプラインを用いたワイン品質分類の簡単なサンプルです。Saptashwa Bhattacharyyaによる A Simple Example of Pipeline in Machine Learning with Scikit-learn から着想を得ています。

🚀 クイックスタート

使い方

from huggingface_hub import hf_hub_url, cached_download
import joblib
import pandas as pd

REPO_ID = "julien-c/wine-quality"
FILENAME = "sklearn_model.joblib"


model = joblib.load(cached_download(
    hf_hub_url(REPO_ID, FILENAME)
))

# model is a `sklearn.pipeline.Pipeline`

このリポジトリからサンプルデータを取得する

data_file = cached_download(
    hf_hub_url(REPO_ID, "winequality-red.csv")
)
winedf = pd.read_csv(data_file, sep=";")


X = winedf.drop(["quality"], axis=1)
Y = winedf["quality"]

print(X[:3])

予測を取得する

labels = model.predict(X[:3])
# [5, 5, 5]

評価する

model.score(X, Y)
# 0.6616635397123202

🍷 免責事項

このモデルを学習させる間、（残念ながら）赤ワインを飲んでいませんでした🍷

📦 関連情報