葡萄酒研究室

坤坤收到一批葡萄酒样本。检测表上有酒精、酸度等成分，瓶子上的类别标签却被遮住了。他想用这些数字认出酒的类别，也想知道：如果少测一项酒精含量，能不能靠其余成分估计出来？

围绕同一批葡萄酒完成三项调查：根据成分判断类别，用其余指标预测酒精含量，以及遮住标签后给相似的酒分组。把结果放在一起，看看模型认出的区别与真实类别是否一致，预测误差又落在哪些样本上。

相关知识

• 特征与标签和特征缩放：读懂成分表，并理解不同量纲为什么会影响模型。
• 分类与回归：分清“判断酒的类别”和“预测酒精含量”这两种任务。
• 线性回归与L2 正则化：理解含量预测和 Ridge 模型的基本思路。
• K-means与主成分分析（PCA）：给相似的酒分组，再把多维成分投影到二维观察。
• 分类与回归指标和数据泄漏：为不同任务选对评价方式，避免把待预测的答案带进输入。

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