Ce jeu de données, issu du UCI Machine Learning Repository, regroupe des échantillons de vins Vinho Verde portugais en deux sous-ensembles (rouge et blanc). Chaque ligne décrit un vin par 11 mesures physico-chimiques obtenues en laboratoire — `fixed_acidity`, `volatile_acidity`, `citric_acid`, `residual_sugar`, `chlorides`, `free_sulfur_dioxide`, `total_sulfur_dioxide`, `density`, `pH`, `sulphates`, `alcohol` — et une note sensorielle quality attribuée par un panel d’experts sur une échelle 0–10 (cible de la compétition). Les fichiers d’origine sont des CSV séparés par des points-virgules, sans valeurs manquantes notables, et la distribution des notes est centrée autour de 5–6.
##Fichiers

Le dataset de la compétition contient :

**`train.csv`** — Données d’entraînement avec les features, la cible quality et une colonne id.

**`test.csv`** — Données de test avec les mêmes features et une colonne id (sans quality).

**`sample_submission.csv`** — Exemple de fichier de soumission au bon format.

##Colonnes
Chaque ligne correspond à un échantillon de vin. Toutes les features sont numériques (sauf type si présent) :

`fixed_acidity`

`volatile_acidity`

`citric_acid`

`residual_sugar`

`chlorides`

`free_sulfur_dioxide`

`total_sulfur_dioxide`

`density`

`pH`

`sulphates`

`alcohol`

`Id`

**Cible** : quality — note entière 0–10 (traitée comme continue)


##Crédits & licence
Données issues du UCI Machine Learning Repository – Wine Quality (vins Vinho Verde portugais). Référence : Paulo Cortez et al., 2009, Decision Support Systems. Licence CC BY 4.0. Toute republication doit attribuer les auteurs et l’UCI.