R语言白酒质量预测分析

分析的目标是通过白酒的特征属性指标预测白酒的质量。这一目标将通过以下八个步骤来实现： 1.导入原始数据并对数据集中的变量进行分析，以充分了解每个变量。 2.处理缺失值，个别删除缺失值较少的变量，并对缺失值较多的变量进行多重插补，得到缺失值处理完毕的数据集。 3.去除重复值，得到新数据集。 4.进行异常值检测，保留删除异常点的数据集。 5.将数据分别构造成测试集和训练集。 6.对训练集进行重要变量选择，试图找出影响白酒价格的因素，包括白酒属性和风险指标。 7.将各变量转化为数值型变量，并对数值型数据进行相关性分析。 8.建立分类模型，对训练集进行模型验证。 本文章是通过对 白酒质量数据进行数据分析，可视化和数据建模，其中得出结论，和白酒质量最相关的变量是酒精， 同时基于决策树和随机森林模型，对数据进行了预测，决策树模型在测试集的预测正确率是54.64%，随机森林模型在测试集的预测正确率是60.2%。