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Il report affronta un problema di regressione per prevedere la qualità del vino analizzando recensioni esperte su 120 mila dati. Dopo aver esplorato il dataset, sono state applicate tecniche di preprocessing come l'eliminazione duplicati, il riempimento valori mancanti e la creazione di feature testuali tramite TF-IDF per gestire alta cardinalità e linguaggio specifico. Sono stati confrontati diversi modelli tra cui Random Forest, Linear Regression e SVR ottimizzando i parametri con grid search su split train/test.
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- Il progetto affronta un problema di regressione per prevedere la qualità dei vini basandosi su attributi geografici e commerciali estratti da recensioni esperte, utilizzando un dataset diviso in set di sviluppo e valutazione con una proporzione del 25%.
- Nella fase di preelaborazione sono stati gestiti i valori mancanti preservando le informazioni geolocalizzate, eliminati duplicati nel set di addestramento e create nuove feature binarie per termini specifici come "sparkling" o "vintage".
- Per gestire l'alta cardinalità delle variabili categoriche è stato introdotto un valore artificiale "Other" basato su intervalli statistici, mentre le descrizioni testuali sono state elaborate tramite tecniche TF-IDF con n-grammi e parametri min/max di frequenza.
- Sono stati valutati diversi modelli di regressione tra cui Random Forest per la sua capacità di gestire dati complessi, Linear Regression come baseline semplice e metodi regolarizzati come Ridge e Lasso per ridurre l'overfitting.
- Il tuning degli iperparametri è stato eseguito tramite grid search ottimizzando prima le fasi di preelaborazione con un modello Random Forest e successivamente i parametri specifici dei vari algoritmi selezionati.
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