Orange数据格式

数据挖掘工具Orange除了支持C4.5等格式外,还有自己的数据格式。

原生数据格式

原生的数据格式不像C4.5由多个文件组成,而是由一个单独的文件组成。该文件以.tab结尾。

其中第一行给出了数据属性的名字,类的名字 由TAB分割。

第二行给出数据的类型。连续的数据用c表示,不连续的数据用d表示。

第三行给出数据的额外信息。例如表示某列是class,或者挖掘过程中忽略某列用i表示。

下面是大名鼎鼎的尾花数据:

sepal length sepal width petal length petal width iris
c c c c d
class
5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa
5.4 3.9 1.7 0.4 Iris-setosa
4.6 3.4 1.4 0.3 Iris-setosa
5.0 3.4 1.5 0.2 Iris-setosa
4.4 2.9 1.4 0.2 Iris-setosa
4.9 3.1 1.5 0.1 Iris-setosa
5.4 3.7 1.5 0.2 Iris-setosa
4.8 3.4 1.6 0.2 Iris-setosa
4.8 3.0 1.4 0.1 Iris-setosa
4.3 3.0 1.1 0.1 Iris-setosa
5.8 4.0 1.2 0.2 Iris-setosa
5.7 4.4 1.5 0.4 Iris-setosa
5.4 3.9 1.3 0.4 Iris-setosa
5.1 3.5 1.4 0.3 Iris-setosa
5.7 3.8 1.7 0.3 Iris-setosa

......

关于C4.5数据格式参考这里

http://www.cs.washington.edu/dm/vfml/appendixes/c45.htm


### 如何在Orange Pi中进行数据特征提取 对于希望利用Orange Pi平台执行数据特征提取的任务,通常涉及的是机器学习或深度学习中的预处理阶段。虽然提供的参考资料并未直接提及Orange Pi上的具体操作[^1],可以借鉴通用的数据科学流程以及嵌入式Linux设备上部署AI应用的经验。 #### 数据准备 首先,在任何特征提取工作之前,确保拥有适当的数据集是非常重要的。这可能涉及到收集原始数据并对其进行初步清理。如果目标是图像识别,则可考虑使用专门设计用于此类目的的工具来进行图像标注[^3]。 #### 特征工程环境搭建 由于Orange Pi是一款基于ARM架构的小型计算机,因此需要确认所使用的软件包支持该硬件平台。例如,Python及其众多库(如NumPy、Pandas等)能够很好地运行于这类设备之上。为了简化开发过程,建议采用轻量级框架,并尽可能优化资源消耗。 #### 使用Scikit-Learn进行特征选择 一旦拥有了整理后的数据集,就可以借助像scikit-learn这样的开源机器学习库来实施特征选择算法。以下是几个常见的技术: - **过滤法(Filter Method)**: 基于统计测试的结果挑选最相关的属性。 ```python from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 X_new = SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(X, y) print(X_new.shape) # 输出新矩阵大小 ``` - **包裹法(Wrapper Method)**: 利用预测性能作为评价标准逐步增加或减少变量数量。 ```python from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4) sfs = SFS(knn, k_features=(1, X_train.shape[1]), forward=True, floating=False, scoring='accuracy', cv=5) sfs.fit(X_train, y_train); selected_features = list(sfs.k_feature_idx_) print(selected_features) ``` - **嵌入法(Embedded Method)**: 将特征选择集成到模型构建过程中,比如Lasso回归自动剔除不重要系数对应的输入项。 #### 部署与优化 完成上述步骤之后,还需要针对特定应用场景调整参数设置以达到最佳效果。考虑到计算能力有限的情况,务必关注内存占用率及时延表现等问题。此外,定期更新固件版本有助于获得更好的兼容性和稳定性。
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