.arff les fichiers avec scikit-learn?

Je voudrais utiliser un Attribut De Relation De Format De Fichier avec scikit-apprendre à faire quelques PNL tâche, est-ce possible? Comment pouvez utiliser un .arff fichier avec scikit-learn?

OriginalL'auteur tumbleweed | 2014-12-03

  1. 18

    Je recommande vraiment caij-arff. Il ne charge pas directement à numpy, mais la conversion est simple:

    import arff, numpy as np
dataset = arff.load(open('mydataset.arff', 'rb'))
data = np.array(dataset['data'])
    Merci pour les commentaires. Aucune idée de comment puis-je utiliser cette conversation à classer?.
    J'ai tous les prêts sais que par exemple avec SVM l'idée de base pour la classification:from sklearn import svm s = svm.SVC() lables = [label1, label2] s.fit(training_data, labels) Comment pourrais-je présenter une arff fichier à un algorithme de classification?
    Avez-vous été en mesure d'analyser TF-IDF, les scores de .arff fichier et l'utiliser dans sklearn?

    OriginalL'auteur renatopp

  2. 6

    J'ai trouvé que scipy a un chargeur pour arff fichiers de charger les numpy enregistrement des tableaux. Je ne suis pas sûr à 100% que ces tableaux sont adaptés à la consommation directe par scikit-learn, mais qui devrait obtenir votre commencé.

    Pensez vous que je vais avoir besoin d'analyser ces tableaux numpy?... Quel genre de prétraiter aurais-je besoin de le faire afin de nourrir certains algorithme de classification dans scikit-learn?

    OriginalL'auteur ogrisel

  3. 2

    Suivre renatopp de réponse:
    assumez vos données est l'iris dataset, il devrait y avoir 5 dimensions avec la dernière est la classe de l'étiquette de colonne.

    s = svm.SVC()
data_input = data[:,0:4]
labels = data[:,4] # this is the class column
s.fit(data_input, labels)

    Je pense que c'est quelque chose que vous voulez.

    OriginalL'auteur Teng Fu