Как создать файл arff

Обновлено: 03.07.2024

Методичні вказівки до лабораторних робіт з дисципліни “Інтелектуальний аналіз даних” для студентів напрямів підготовки 6.050103 “Програмна інженерія” та 6.050101 “Комп’ютерні науки” всіх форм навчання / Т.В. Юр. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2013. – 62 с.

Автори: Т.В. Юр, к.т.н., доцент

Рецензент: В.І. Дубровін, к.т.н., проф., зав. кафедрою ПЗ

за випуск: Т.В. Юр, к.т.н., доцент

Затверджено на засіданні кафедри програмних засобів Протокол №1 від “21” серпня 2013 р.

СОДЕРЖАНИЕ

Лабораторна робота № 1 Знакомство с программой интеллектуального анализа данных WEKA и подготовка данных. 5

Лабораторна робота № 2 Задача классификации. 14

Лабораторна робота № 3 Прогнозирование, задача регрессии. 25

Лабораторна робота № 4 Задача кластеризации. 29

Лабораторна робота № 5 Поиск ассоциативных правил. 36

Приложение А. Интерфейс программы WEKA.. 42

Приложение Б. Варианты индивидуальных заданий. 61

Приложение В. Контрольная работа для заочников. 62

Целью практической части курса "Интеллектуальный анализ данных" является получение практических навыков использования рассмотренных на лекциях методов анализа для решения практических задач.

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) – библиотека алгоритмов машинного обучения для решения задач интеллектуального анализа данных (data mining). Система позволяет непосредственно применять алгоритмы к выборкам данных, а также вызывать алгоритмы из программ на языке Java.

WEKA – продукт университета Уайкато (Новая Зеландия), который впервые был выпущен в его современном виде в 1997 году. WEKA распространяется по лицензии GNU General Public License. Это программное обеспечение написано на языке Java и обеспечивает графический пользовательский интерфейс для работы с файлами данных и генерации визуальных результатов (в виде таблиц и графиков). Кроме того, имеется возможность интегрировать WEKA, как и любую другую библиотеку, в свои собственные разрабатываемые приложения, например, для автоматизации анализа данных на стороне сервера, используя стандартный API.

Цели проекта – создать современную среду для разработки методов машинного обучения и применения их к реальным данным, сделать методы машинного обучения доступными для повсеместного применения. Предполагается, что с помощью данной среды специалист в прикладной области сможет использовать методы машинного обучения для извлечения полезных знаний непосредственно из данных очень большого объема.

Пользователями WEKA являются исследователи в области машинного обучения и прикладных наук. Она также широко используется в учебных целях.

Теоретические сведения, посвященные используемым алгоритмам интеллектуального анализа данных, можно получить из конспекта лекций по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных» либо из рекомендуемых литературных источников. При выполнении лабораторных работ следует разобраться с кодом реализации рассматриваемых алгоритмов в программе WEKA.

Лабораторна робота № 1
Знакомство с программой интеллектуального анализа данных WEKA и подготовка данных

Цель работы

Ознакомиться и получить навыки работы с библиотекой data mining алгоритмов WEKA. На практике изучить методы предварительной обработки данных для задач интеллектуального анализа данных.

Основные теоретические сведения

Основные возможности GUI интерфейса программы WEKA приведены в приложении А.

Программа позволяет загрузить и предобработать данные (Preprocess),решить задачу классификации или регрессии (Classify),кластеризации (Cluster),поиска ассоциативных правил (Associate),отбора атрибутов (Select Attributes)и визуализации (Visualize).

Данные для анализа в WEKA могут быть загружены из файла,из удаленного источника,из базы данных либо сгенерированы.

Формат файлов данных ARFF

Основной формат файлов данных, который используется в WEKA, – это ARFF (attribute relation file format). В каталоге data установленной программы можно посмотреть примеры arff-файлов.

ARFF-файл является ASCII текстовым файлом, который описывает список объектов с общими атрибутами. Структурно такой файл разделяется на две части: заголовок и данные.

В заголовке описывается имя данных и их метаданные (имена атрибутов и их типы). Например,

@ATTRIBUTE firstfeature REAL

Во второй части представлены сами данные. Например,

Заголовок содержит информацию об имени файла и метаданные о представленных в нем данных. Имя описывается в следующем формате:

Именем может быть любая последовательность символов. Если имя содержит пробелы, то оно должно быть взято в кавычки. Например,

@relation ‘weather nominal’

Метаданные описывают атрибуты данных, представленных в файле. Информация о каждом атрибуте записывается в отдельной строке и включает имя атрибута и его тип. Очевидно, что все имена должны быть уникальными. Порядок их описания должен совпадать с порядком колонок в описании самих данных. Общий формат описания атрибута следующий:

@attribute <имя атрибута> <тип атрибута>

@attribute temperature real

Имя атрибута должно начинаться с символа @. В случае если в имени содержатся пробелы, оно должно быть взято в кавычки.

Поле <тип> может иметь одно из следующих значений:

Типы real и integer являются числовыми. Категориальные типы описываются перечнем категорий (возможных значений). Например:

Данные представляются в ARFF формате в виде списка значений атрибутов объектов после тега @data. Каждая строка списка соответствует одному объекту, каждая колонка – атрибуту, описанному в заголовке. Часто в терминологии data mining такие строки называют векторами.

Данные могут содержать пропущенные (неизвестные) значения, которые представляются в файле символом «?». Например:

4.4. 1.5. Iris-setosa

Строковые данные, в случае если они содержат разделяющие символы, должны браться в кавычки. Например,

@attribute LCC string

@attribute LCSH string

AS262, 'Science - Soviet Union - History.'

При описании даты можно указать формат, в котором она записывается. Даты также должны браться в кавычки.

Есть ли простой способ сделать это? Я не в Java, и я новичок в Python, так что мне нужен другой способ(ы). Заранее спасибо!

4 ответа

Я довольно Новичок для python. Теперь я использую python для чтения файла arff: import arff for row in arff.load('cpu.arff'): x = row print(x) Часть вывода образца имеет такой формат: <Row(125.0,256.0,6000.0,256.0,16.0,128.0,198.0)> <Row(29.0,8000.0,32000.0,32.0,8.0,32.0,269.0)>.

У меня есть данные в базе данных SQLite (около 7 таблиц с несколькими внешними ключами между таблицами), которые я хотел бы преобразовать в формат файла ARFF, чтобы ввести их в программное обеспечение машинного обучения Weka. Должен ли я генерировать один файл ARFF на таблицу SQLite или я могу.

Возможно, вы имеете в виду файл csv , который заканчивается на .txt ? Если данные внутри файла выглядят следующим образом:

Спецификатор аргумента Missing -dir: java weka.core.converters.TextDirectoryLoader -dir /directory/with/your/text/files > output.arff

Это решение предполагает, что у вас есть данные в формате .csv - см. Решение kaz.

Один из простых способов сделать это в версии 3.6.11 (я на mac) - открыть Explorer, а затем на вкладке Preprocess выберите "Открыть файл. ", как и в случае, если вы хотите открыть файл .arff. Затем, когда он запрашивает формат файла в нижней части диалогового окна, измените его на .csv. Теперь вы можете загружать файлы CSV прямо в Weka. Если первая строка файла CSV является строкой заголовка, эти имена будут использоваться в качестве имен атрибутов.

В правой части вкладок препроцессов находится кнопка "Save. ". Вы можете нажать на это и сохранить свои данные в виде файла .arff.

Это немного многословно, чтобы объяснить, но занимает всего несколько минут и очень интуитивно понятно.

публичный класс Txt2Arff

(не вручную) у меня есть 96 функций, и я хочу удалить около 20 функций из arff и создать модифицированный arff. использованная weka для выбора функций теперь хочет удалить эти менее важные функции. может ли кто-нибудь предложить код для этого

У меня есть файл ARFF, сгенерированный из пакета liac-weka. % Finger-tapped_dataset @RELATION Feature_onsets @ATTRIBUTE file STRING @ATTRIBUTE nOnset INTEGER @ATTRIBUTE Duration REAL @ATTRIBUTE RMS.mean REAL @ATTRIBUTE RMS.var REAL @ATTRIBUTE spectralCentroid.mean REAL @ATTRIBUTE.

Обзор модуля

В этой статье описывается использование модуля Convert to ARFF в машинное обучение Azure Studio (классическая модель) для преобразования наборов данных и результатов машинное обучение Azure в формат файла связи атрибутов, используемый набором инструментов weka. Этот формат известен как ARFF.

Спецификация данных ARFF для weka поддерживает несколько задач машинного обучения, включая предварительную обработку данных, классификацию и выбор компонентов. В этом формате данные упорядочены по показателями и их атрибутам и содержатся в одном текстовом файле. Подробные сведения о формате файла weka можно найти в разделе Технические примечания .

Как правило, преобразование в формат файла weka требуется только в том случае, если вы хотите использовать как Машинное обучение Azure, так и weka и хотите перемещать обучающие данные между ними.

Дополнительные сведения о наборе инструментов weka см. в статье Википедии: weka (машинное обучение) .

Невозможно перезаписать существующий файл ARFF в службу хранилища Azure.

Использование Convert to ARFF

Добавьте модуль Convert to ARFF в свой эксперимент. Этот модуль можно найти в категории преобразования форматов данных в машинное обучение Azure Studio (классическая модель).

Подключите его к любому модулю, который выводит набор данных.

Запустите эксперимент или выберите модуль преобразовать в ARFF и нажмите кнопку Выполнить выбранное.

Результаты

Чтобы создать копию данных в локальной папке, дважды щелкните выходные данные Convert to ARFFи выберите параметр Download (загрузить ).

Если папка не указана, применяется имя файла по умолчанию и файл сохраняется в локальной библиотеке загрузок .

Этот модуль не поддерживает экспорт в код Python или R.

Примеры

В Коллекция решений ии Azureнет примеров, относящихся к этому формату. Однако эти эксперименты демонстрируют другие типы преобразования форматов:

Сжатие изображений на основе цветов: экспортирует наборы данных, используемые для каждой части анализа, в файлы для воспроизводимость и использования на других платформах аналитики.

Перекрестная проверка для примера двоичной классификации: экспортирует результаты перекрестной проверки в файлы, чтобы результаты для нескольких моделей можно было сравнивать с помощью такого средства, как Excel.

Технические примечания

В этом разделе содержатся сведения о реализации, советы и ответы на часто задаваемые вопросы.

Пример формата ARFF

В этом разделе приведен пример того, как типичный набор данных будет выглядеть при преобразовании в ARFF.

Обычно файл данных ARFF состоит из двух разделов: заголовка , определяющего источник данных и схему, и раздела данных , содержащего фактические сущности и их атрибуты.

Заголовок ARFF

Заголовок для файла ARFF определяет список атрибутов (в столбцах) и их типы данных. Заголовок также может содержать несколько строк комментариев, описывающих источник данных, или другие примечания.

% Source: Iris dataset, UCI % 0 = Iris-setosa, 1= Iris-virginica @RELATION iris @ATTRIBUTE sepal_length NUMERIC @ATTRIBUTE sepal_width NUMERIC @ATTRIBUTE petal_length NUMERIC @ATTRIBUTE petal_width NUMERIC @ATTRIBUTE class

Если в преобразуемом наборе данных отсутствуют имена столбцов, используйте модуль изменение метаданных для добавления имен столбцов перед использованием преобразования в ARFF.

Данные ARFF

Раздел данных состоит из значений, разделенных запятыми, и очень похож на CSV-файл без заголовков столбцов.

Дополнительные сведения об этом формате файлов см. на вики-странице weka: ARFF (версия для разработчиков).

Текущая версия ARFF

Машинное обучение Azure Studio (классическая модель) сохраняет файлы ARFF, используя формат ARFF 3,0.

Программы, которые поддерживают ARFF расширение файла

Ниже вы найдете указатель программ, которые можно использовать для открытия файлов ARFF, разделенных на категории 3 в соответствии с поддерживаемой системной платформой. Файлы с суффиксом ARFF могут быть скопированы на любое мобильное устройство или системную платформу, но может быть невозможно открыть их должным образом в целевой системе.

Программы, обслуживающие файл ARFF

Как открыть файл ARFF?

Отсутствие возможности открывать файлы с расширением ARFF может иметь различное происхождение. К счастью, наиболее распространенные проблемы с файлами ARFF могут быть решены без глубоких знаний в области ИТ, а главное, за считанные минуты. Приведенный ниже список проведет вас через процесс решения возникшей проблемы.

Шаг 1. Получить Weka

Основная и наиболее частая причина, препятствующая открытию пользователями файлов ARFF, заключается в том, что в системе пользователя не установлена программа, которая может обрабатывать файлы ARFF. Этот легкий. Выберите Weka или одну из рекомендованных программ (например, Text editor) и загрузите ее из соответствующего источника и установите в своей системе. Полный список программ, сгруппированных по операционным системам, можно найти выше. Если вы хотите загрузить установщик Weka наиболее безопасным способом, мы рекомендуем вам посетить сайт University of Waikato и загрузить его из официальных репозиториев.

Шаг 2. Обновите Weka до последней версии

Вы по-прежнему не можете получить доступ к файлам ARFF, хотя Weka установлен в вашей системе? Убедитесь, что программное обеспечение обновлено. Может также случиться, что создатели программного обеспечения, обновляя свои приложения, добавляют совместимость с другими, более новыми форматами файлов. Если у вас установлена более старая версия Weka, она может не поддерживать формат ARFF. Самая последняя версия Weka обратно совместима и может работать с форматами файлов, поддерживаемыми более старыми версиями программного обеспечения.

Шаг 3. Настройте приложение по умолчанию для открытия ARFF файлов на Weka

Если проблема не была решена на предыдущем шаге, вам следует связать ARFF файлы с последней версией Weka, установленной на вашем устройстве. Процесс связывания форматов файлов с приложением по умолчанию может отличаться в деталях в зависимости от платформы, но основная процедура очень похожа.

Выбор приложения первого выбора в Windows

Щелкните правой кнопкой мыши на файле ARFF и выберите « Открыть с помощью опцией».
Далее выберите опцию Выбрать другое приложение а затем с помощью Еще приложения откройте список доступных приложений.
Наконец, выберите Найти другое приложение на этом. , укажите папку, в которой установлен Weka, установите флажок Всегда использовать это приложение для открытия ARFF файлы свой выбор, нажав кнопку ОК

Выбор приложения первого выбора в Mac OS

Шаг 4. Проверьте ARFF на наличие ошибок

Вы внимательно следили за шагами, перечисленными в пунктах 1-3, но проблема все еще присутствует? Вы должны проверить, является ли файл правильным ARFF файлом. Проблемы с открытием файла могут возникнуть по разным причинам.

1. Убедитесь, что ARFF не заражен компьютерным вирусом

Если ARFF действительно заражен, возможно, вредоносное ПО блокирует его открытие. Сканируйте файл ARFF и ваш компьютер на наличие вредоносных программ или вирусов. Если файл ARFF действительно заражен, следуйте инструкциям ниже.

2. Проверьте, не поврежден ли файл

3. Проверьте, есть ли у вашей учетной записи административные права

Существует вероятность того, что данный файл может быть доступен только пользователям с достаточными системными привилегиями. Войдите в систему, используя учетную запись администратора, и посмотрите, решит ли это проблему.

4. Убедитесь, что в системе достаточно ресурсов для запуска Weka

Если в системе недостаточно ресурсов для открытия файлов ARFF, попробуйте закрыть все запущенные в данный момент приложения и повторите попытку.

5. Убедитесь, что ваша операционная система и драйверы обновлены

Последние версии программ и драйверов могут помочь вам решить проблемы с файлами Weka Attribute-relation Format и обеспечить безопасность вашего устройства и операционной системы. Возможно, файлы ARFF работают правильно с обновленным программным обеспечением, которое устраняет некоторые системные ошибки.

Вы хотите помочь?

Если у Вас есть дополнительная информация о расширение файла ARFF мы будем признательны, если Вы поделитесь ею с пользователями нашего сайта. Воспользуйтесь формуляром, находящимся здесь и отправьте нам свою информацию о файле ARFF.

Читайте также: