يرجى توضيح الغرض من الكود المقدم، والذي يتضمن استيراد المكتبات، وتحميل مجموعة بيانات جودة النبيذ، والمعالجة المسبقة للبيانات عن طريق تطبيع الميزات، وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، وتدريب نموذج جهاز ناقل الدعم (SVM)، وإجراء ضبط المعلمات الفائقة باستخدام GridSearchCV، التنبؤ بجودة النبيذ على بيانات الاختبار، وحساب متوسط ​​الخطأ التربيعي (MSE) للنموذج، وتصور أهمية الميزة باستخدام مخطط شريطي.
{"source": "argilla/distilabel-evol-prompt-collective", "kind": "synthetic", "evolved_from": "Please explain the purpose of the code provided, which involves importing libraries, loading the Iris dataset, splitting the data into training and testing sets, training a Gaussian Naive Bayes model, predicting classes on the test data, calculating the accuracy of the model, and visualizing the confusion matrix using a heatmap."}