Làm thế nào để tải dữ liệu trong một mô hình Phân tích Predictive Analytics R - núm vú

Tập dữ liệu chúng tôi phân tích để dự đoán là bộ dữ liệu Hạt giống, có thể tìm thấy ở kho máy học của UCI. Tập dữ liệu này có 210 quan sát và 7 thuộc tính cộng với nhãn. Nhãn là kết quả dự kiến ​​và được sử dụng để đào tạo và đánh giá độ chính xác của mô hình tiên đoán.

Kết quả mà bạn đang cố gắng tiên đoán là loại hạt giống nó (thuộc tính 8), cho giá trị của bảy thuộc tính. Ba giá trị có thể cho loại hạt được dán nhãn 1, 2 và 3, và đại diện cho giống lúa mì Kama, Rosa và Canada.

diện tích

1. compactness

2. chiều dài hạt nhân

3. chiều rộng hạt nhân

4. hệ số không đối xứng > chiều dài của rãnh hạt nhân

5. lớp lúa mì

6. Để lấy bộ dữ liệu từ kho UCI và nạp nó vào bộ nhớ, gõ lệnh sau vào bảng điều khiển:

7. hạt giống <-

đọc. csv (" // kho lưu trữ cơ sở dữ liệu / 00236 / seed_dataset.txt", header = FALSE, sep = ", as. is = TRUE)

Bạn thấy rằng bộ sưu tập dữ liệu đã được tải vào bộ nhớ như hạt nhân của khung dữ liệu

, 

bằng cách nhìn vào khung làm việc của bạn (phía trên bên phải). Nhấp vào biến

hạt để xem các giá trị dữ liệu trong nguồn

Bạn có thể tìm thêm thông tin về dữ liệu mà bạn vừa tải bằng cách sử dụng tóm tắt () chức năng. >> Tóm lược (hạt) V1 V2 V3 Tối thiểu: 10. 59 Min: 12. 41 Min: 0. 8081 1st Qu.: 12. 27 1st Qu.: 13. 45 1st Qu.: 0 8569 Trung vị: 14. 36 Trung vị: 14. 32 Trung bình: 0.8734 Trung bình: 14. 85 Trung bình: 14. 56 Trung bình: 0. 8710 3rd Qu: 17. 30 3rd Qu: 15. 71 3rd Qu: 0.8878 Tối đa: 21. 18 Tối đa: 17. 25 Tối đa: 0.9183 …