Konversi ke ARFF

Penting

Dukungan untuk Studio Azure Machine Learning (klasik) akan berakhir pada 31 Agustus 2024. Sebaiknya Anda transisi ke Azure Machine Learning sebelum tanggal tersebut.

Mulai 1 Desember 2021, Anda tidak akan dapat membuat sumber daya Studio Azure Machine Learning (klasik) baru. Hingga 31 Agustus 2024, Anda dapat terus menggunakan sumber daya Pembelajaran Mesin Studio (klasik) yang ada.

ML Dokumentasi Studio (klasik) sedang berhenti dan mungkin tidak diperbarui di masa mendatang.

Mengonversi input data ke format file relasi atribut yang digunakan oleh toolset Weka

Kategori: Konversi Format Data

Catatan

Berlaku untuk: Pembelajaran Mesin Studio (klasik) saja

Modul drag-and-drop serupa tersedia di Azure Machine Learning desainer.

Ringkasan Modul

Artikel ini menjelaskan cara menggunakan modul Konversi ke ARFF di Pembelajaran Mesin Studio (klasik), untuk mengonversi himpunan data dan menghasilkan format file relasi atribut yang digunakan oleh toolset Weka. Format ini dikenal sebagai ARFF.

Spesifikasi data ARFF untuk Weka mendukung beberapa tugas pembelajaran mesin, termasuk preprocessing data, klasifikasi, dan pemilihan fitur. Dalam format ini, data diatur oleh entites dan atributnya, dan terkandung dalam satu file teks. Anda dapat menemukan detail format file Weka di bagian Catatan Teknis .

Secara umum, konversi ke format file Weka hanya diperlukan jika Anda ingin menggunakan Pembelajaran Mesin dan Weka, dan berniat untuk memindahkan data pelatihan Anda bolak-balik di antara mereka.

Untuk informasi lebih lanjut tentang toolset Weka, lihat artikel Wikipedia ini: Weka (machine learning)

Peringatan

Anda tidak dapat menimpa file ARFF yang ada di Azure Storage.

Cara menggunakan Konversi ke ARFF

  1. Tambahkan modul Konversi ke ARFF ke eksperimen Anda. Anda dapat menemukan modul ini dalam kategori Konversi Format Data di Pembelajaran Mesin Studio (klasik).

  2. Sambungkan ke modul mana pun yang menghasilkan himpunan data.

  3. Jalankan eksperimen, atau klik modul Konversi ke ARFF , dan klik Jalankan dipilih.

Hasil

  • Untuk membuat salinan data di folder lokal, klik dua kali output Konversi ke ARFF, dan pilih opsi Unduh .

    Jika Anda tidak menentukan folder, nama file default diterapkan dan file disimpan di pustaka Unduhan lokal.

Catatan

Modul ini tidak mendukung ekspor ke python atau kode R.

Contoh

Tidak ada contoh khusus untuk format ini di Azure AI Gallery. Namun, eksperimen ini menunjukkan jenis konversi format lainnya:

Catatan teknis

Bagian ini berisi detail implementasi, tips, dan jawaban atas pertanyaan yang sering diajukan.

Contoh format ARFF

Bagian ini memberikan contoh bagaimana dataset khas akan terlihat ketika dikonversi ke ARFF.

Biasanya file data ARFF terdiri dari dua bagian: header yang mendefinisikan sumber data dan skema, dan bagian data , yang berisi entitas aktual dan atribut mereka.

Header ARFF

Header untuk file ARFF menentukan daftar atribut (dalam kolom) dan tipe datanya. Header juga dapat berisi beberapa baris komentar yang menggambarkan sumber data atau catatan lainnya.

% 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 {0, 1}

Tip

Jika himpunan data yang Anda konversi tidak memiliki nama kolom, gunakan modul Edit Metadata untuk menambahkan nama kolom sebelum menggunakan konversi ke ARFF.

Data ARFF

Bagian data terdiri dari nilai yang dipisahkan koma, dan terlihat sangat mirip dengan file CSV tanpa judul kolom.

@DATA 5.1,3.5,1.4,0.2,0

Untuk informasi tambahan tentang format file ini, lihat halaman Wiki Weka: ARFF (versi pengembang).

Versi ARFF saat ini

Pembelajaran Mesin Studio (klasik) menyimpan file ARFF dengan menggunakan format ARFF 3.0.

Input yang diharapkan

Nama Jenis Deskripsi
Himpunan Data Tabel Data Himpunan data input

Output

Nama Jenis Deskripsi
Kumpulan data hasil Arff Himpunan data output

Lihat juga

Konversi Format Data
Daftar Modul A-Z