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      "content": "数据集包含3个文件。\n\n# 文件\n- train.csv，训练数据集。每行数据包含唯一id号，11种特征，红酒质量。\n- test.csv，测试数据集。每行数据包含唯一id号，11种特征。\n- sample_submission.csv，提交样例。\n\n# 特征\n数据集给了11种特征，分别是\n- fixed acidity：固定酸度\n- volatile acidity：挥发性酸度\n- citric acid：柠檬酸\n- residual sugar：残留糖分\n- chlorides：氯化物\n- free sulfur dioxide：游离二氧化硫\n- total sulfur dioxide：总二氧化硫\n- density：密度\n- pH：pH值\n- sulphates：硫酸盐\n- alcohol：酒精\n",
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      "content": "本次比赛是《数字媒体数学基础》课上第一单元的综合任务。\n\n该任务需要根据红酒的11种特征，估计红酒的质量。\n\n要求至少使用一种插值方法，至少使用一种回归方法。欢迎使用其他的方法。\n\n",
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      "content": "1. 严禁抄袭\n2. 算法部分可以使用python的库来实现",
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      "content": "本次比赛使用RMSE作为评判指标。\ncsv文件包含两列。\n第一列的列名为id，它表示行号。行号请与train.csv和test.csv保持一致。\n第二列的列名为quality，为算法输出的预测值。",
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