葡萄酒消费已融入大众生活,其质量及评价也将得到越来越多人的关注。现有评价以评酒员的感官评价为主,但往往较烦琐且费用高昂。文献的研究表明葡萄酒质量与其理化指标休戚相关,但理化指标众多,因此本研究选取能降维与处理"小n大p"问题的LASSO回归进行建模,挖掘葡萄酒质量的重要影响因素。本研究分别建立了基于外观、香气、口感和平衡/整体的四方面评价模型和总分评价模型,LASSO回归结果表明两模型都有较高精度,但总分评价模型更优,影响葡萄酒质量主要为八个指标:芳香物质的3-甲基-1-丁醇、辛酸乙酯、丁二酸二乙酯、癸酸乙酯、乙酸乙酯以及酿酒葡萄的总酚、苹果酸和p H值。进一步对总分评价模型设计可信度检验,发现该模型不具有显著的样本依赖性,少量训练样本便有良好的评价效果,该方法能够有效降低评价与测试成本,相关结果可为葡萄酒评价过程提供重要参考。