ÁP DỤNG RỪNG NGẪU NHIÊN TRONG HỌC MÁY DỰ ĐOÁN CHẤT LƯỢNG RƯỢU VANG

Tóm tắt

Hiện nay, học máy được ứng dụng ngày càng nhiều vào đời sống. Máy móc
cũng có thể hỗ trợ con người lựa chọn các sản phẩm phù hợp. Nhà sản xuất thì
muốn sản xuất một mẫu rượu phù hợp cho người tiêu dùng và khách hàng thì
muốn có một mẫu rượu phù hợp với lựa chọn của mình. Hơn nửa, chất lượng của
rượu vang không chỉ phụ thuộc vào một yếu tố nhất định mà nó phụ thuộc vào
nhiều yếu tố. Nếu dựa vào cách thủ công để dự đoán chất lượng thì mất rất nhiều
thời gian. Dựa vào nhu cầu thực tế đó trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuất sử
dụng 3 phương pháp DT (Decision Tree), SVM (Support Vector Machine), RF
(Random Forest) trong học máy để dự đoán rượu vang. Dữ liệu rượu vang được sử
dụng làm cơ sở đánh giá có 1599 dòng, mỗi dòng có 12 cột. Kết quả thực nghiệm
cho thấy phương pháp RF cho kết quả tốt nhất, dựa vào kết quả này chúng tôi
xây dựng trang web dự đoán chất lượng rượu.