随机森林算法在红葡萄酒质量评价指标体系选择中的应用

• 作者: 刘中侠 周兴才 蒋诗平 蒋诗泉
• 来源期刊: 食品工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林算法 机器学习 葡萄酒质量评价 指标体系
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 264-267
• 分类号: TS207.3
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋诗平	中国科学技术大学同步辐射实验室	50	248	9.0	12.0
2	蒋诗泉	安徽省铜陵学院数学与计算机学院	27	228	8.0	14.0
6	刘中侠	安徽省铜陵学院数学与计算机学院	1	5	1.0	1.0
7	周兴才	安徽省铜陵学院数学与计算机学院	1	5	1.0	1.0