We propose a data mining approach t

We propose a data mining approach to predict human wine taste preferences that is based on easily available
analytical tests at the certification step. A large dataset (when compared to other studies in this domain) is
considered, with white and red vinho verde samples (from Portugal). Three regression techniques were
applied, under a computationally efficient procedure that performs simultaneous variable and model
selection. The support vector machine achieved promising results, outperforming the multiple regression
and neural network methods. Such model is useful to support the oenologist wine tasting evaluations and
improve wine production. Furthermore, similar techniques can help in target marketing by modeling
consumer tastes from niche markets

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราเสนอวิธีการทำเหมืองข้อมูลการทำนายลักษณะรสชาติไวน์มนุษย์ที่ยึดได้โดยง่าย
ทดสอบวิเคราะห์ในขั้นตอนการรับรอง เป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (เมื่อเปรียบเทียบกับการศึกษาอื่น ๆ ในโดเมนนี้)
พิจารณา พร้อมตัวอย่างเวิร์ด vinho สีขาว และสีแดง (จากโปรตุเกส) มีเทคนิคการถดถอย 3
ใช้ ภายใต้กระบวนงาน computationally มีประสิทธิภาพที่พร้อมแปรและรุ่น
เลือก เครื่องเวกเตอร์สนับสนุนบรรลุผลสัญญา outperforming ถดถอยหลาย
และวิธีโครงข่ายประสาท แบบจำลองดังกล่าวมีประโยชน์ในการสนับสนุนไวน์ oenologist ชิมประเมิน และ
ปรับปรุงผลิตไวน์ นอกจากนี้ เทคนิคที่คล้ายกันสามารถช่วยในเป้าหมายการตลาด โดยสร้างโมเดล
รสนิยมของผู้บริโภคจากตลาดนิช

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราเสนอวิธีการทำเหมืองข้อมูลที่จะทำนายไวน์รสชาติของมนุษย์ที่อยู่บนพื้นฐานใช้ได้ง่าย
การทดสอบการวิเคราะห์ในขั้นตอนการรับรอง ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (เมื่อเทียบกับการศึกษาอื่น ๆ ในโดเมนนี้) จะถูก
พิจารณากับกลุ่มตัวอย่าง Vinho เวิร์ดสีขาวและสีแดง (จากโปรตุเกส) สามเทคนิคการถดถอยถูก
นำมาใช้ภายใต้ขั้นตอนที่มีประสิทธิภาพคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพตัวแปรพร้อมกันและรูปแบบ
ตัวเลือก เครื่องเวกเตอร์สนับสนุนการบรรลุผลที่มีแนวโน้มดีกว่าการถดถอยพหุคูณ
และวิธีเครือข่ายประสาท รุ่นดังกล่าวจะเป็นประโยชน์ในการสนับสนุนการประเมินผลการชิมไวน์ oenologist และ
ปรับปรุงการผลิตไวน์ นอกจากนี้เทคนิคที่คล้ายกันสามารถช่วยในด้านการตลาดเป้าหมายโดยการสร้างแบบจำลอง
รสนิยมของผู้บริโภคจากตลาดเฉพาะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรานำเสนอการทำเหมืองข้อมูลวิธีการทำนายบุคคลชิมไวน์การตั้งค่าที่ใช้ในการทดสอบเชิงวิเคราะห์ของ
ได้อย่างง่ายดาย ในการรับรองขั้นตอน ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ( เมื่อเปรียบเทียบกับการศึกษาอื่น ๆในโดเมนนี้ )
ถือว่า มีสีขาวและสีแดง สีเขียว ( ตัวอย่าง vinho จากโปรตุเกส ) สามเทคนิคแบบสอบถาม
ประยุกต์ภายใต้ computationally มีประสิทธิภาพกระบวนการที่มีตัวแปร และการเลือกรูปแบบพร้อมกัน

สนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักรบรรลุผลสัญญา , outperforming หลายขั้นตอน
และวิธีโครงข่ายประสาทเทียม . รูปแบบดังกล่าวเป็นประโยชน์เพื่อสนับสนุน oenologist ชิมไวน์และประเมินผล
ปรับปรุงการผลิตไวน์ นอกจากนี้เทคนิคที่คล้ายกันสามารถช่วยในเป้าหมายทางการตลาด โดยการสร้างโมเดล
รสนิยมของผู้บริโภคจากตลาดนิช