【案例十一】 白葡萄酒品质预测

展示了使用支持向量回归（SVR）算法进行红葡萄酒和白葡萄酒品质预测任务。目标是基于不同特征预测葡萄酒的品质。在深入了解代码之前，您加载和预处理数据，将其分为训练集和测试集，训练SVR模型，并评估其性能。让我们逐步分解代码并为其提供一个介绍：

介绍：
以下代码展示了一个使用支持向量回归（SVR）算法的葡萄酒品质预测项目。该项目的目标是基于红葡萄酒和白葡萄酒的特性预测其品质。SVR是一种强大的机器学习技术，常用于回归任务，其中目标是预测连续的数值。数据集包含有关葡萄酒各种属性以及其关联品质评级的信息。通过在这些属性上训练SVR模型，我们试图准确地预测葡萄酒的品质。

代码解析：

1. 导入库并加载数据：
   代码首先导入必要的库，如Pandas和NumPy。然后使用Pandas加载两个数据集：“winequality-red.csv"和"winequality-white.csv”。这些数据集包含关于红葡萄酒和白葡萄酒的信息，包括酸度、pH、酒精含量等属性。
   

2. 检查缺失值：
   代码使用.isnull().sum()函数检查红葡萄酒和白葡萄酒数据集中是否有缺失值。此步骤确保数据的质量和完整性。

3. 数据预处理：
   脚本继续通过将数据分