Вопрос или проблема
Я хочу преобразовать входные данные, доступные в формате файла C4.5, в дата-фрейм R.
Набор данных можно скачать по следующей ссылке
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/communities/
и он доступен в виде файлов .NAMES и .DATA.
Мой подход заключался в том, чтобы преобразовать его в файл csv с помощью WEKA, а затем импортировать файл csv в R. Я не смог сделать это, так как WEKA обнаружила ошибку при разборе файла C4.5.
Может кто-нибудь указать мне правильное направление.
Спасибо
URL <- 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/communities/communities.data'
data <- read.table(URL, sep = ',', na.strings="?")
Ответ или решение
Импорт файла C4.5 в датафрейм R: Полное руководство
Если вы хотите импортировать данные в формате C4.5 в датафрейм R, то, безусловно, у вас есть несколько обоснованных путей для решения этой задачи. В этом руководстве мы подробно рассмотрим, как можно получить данные из файлов .NAMES и .DATA, доступных по предоставленной вами ссылке на сайте UCI Machine Learning Repository.
Шаг 1: Загрузка файлов
Во-первых, необходимо загрузить файлы, которые нам нужны. Перейдите по следующей ссылке и скачайте файлы communities.names и communities.data:
Шаг 2: Структура .NAMES файла
Файл .NAMES содержит информацию о названиях атрибутов и их типах. Обычно он начинается с перечисления названий атрибутов, и вы можете встретить такие строки, как "attribute1: continuous", "attribute2: discrete" и так далее. Пример содержания файла:
# attribute1: continuous
# attribute2: discrete
# ...
# class: {class1, class2}Шаг 3: Импорт данных с использованием R
Теперь мы можем обратить внимание на .DATA файл. Этот файл содержит фактические данные без каких-либо дополнительных метаданных. Чтобы импортировать данные в R, можно воспользоваться следующими командами:
# Укажите URL для загрузки данных
url <- "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/communities/communities.data"
# Читаем данные в датафрейм
data <- read.table(url, sep = ",", header = FALSE, na.strings = "?")
# Показать структуру загруженного датафрейма
str(data)Шаг 4: Настройка имен столбцов
После загрузки данных вы, возможно, захотите настроить имена столбцов вашего датафрейма. Для этого вам придется вручную извлечь названия из .NAMES файла и использовать функцию colnames():
# Задайте имена столбцов на основе файла communities.names
colnames(data) <- c("attribute1", "attribute2", ..., "class") # укажите и корректируйте атрибутыШаг 5: Обработка пропущенных значений
Не забудьте обработать пропущенные значения, которые могли быть обозначены символом "?". Вы можете сделать это, заменив их на NA:
# Заменяем символ "?" на NA
data[data == "?"] <- NAВывод
Теперь у вас есть полностью функционирующий датафрейм в R, загруженный из C4.5 файлов. Если вы столкнулись с ошибками в WEKA, это может быть связано с неправильным форматом или отсутствием некоторых значений данных, которые могут вызвать сбои в парсинге. Импорт напрямую через R позволяет избежать этих проблем и обеспечивает необходимую гибкость для дальнейшего анализа данных.
Заключение
Интеграция данных из формата C4.5 в R может быть достигнута с использованием описанных выше шагов. Убедитесь, что вы правильно задаете названия столбцов и обрабатываете пропущенные значения, чтобы обеспечить корректный анализ данных. Если у вас есть дополнительные вопросы или потребности в поддержку, не стесняйтесь обращаться за помощью.