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输入 数据: 输入数据集 输出 数据: 过滤后的数据集 命名属性定义有时包含在数据中不出现的值。即使原始数据中没有这种情况#xff0c;数据过滤、选择示例子集等操作也可能移除…
清理特征 移除未使用的属性值和无用的属性并对剩余的值进行排序。
输入 数据: 输入数据集 输出 数据: 过滤后的数据集 命名属性定义有时包含在数据中不出现的值。即使原始数据中没有这种情况数据过滤、选择示例子集等操作也可能移除所有属性具有特定值的实例。这些值会干扰数据展示尤其是在各种可视化中应该移除它们。
清除一个属性后它可能变成单一值在极端情况下可能完全没有任何值如果该属性的值对于所有实例都是未定义的。在这种情况下可以移除该属性。
属性值的顺序是另一个问题如果数据从文件中读取文件格式中的值事先没有声明它们会按照出现顺序进行排序。有时我们更希望它们按字母顺序排序。 1.清除属性。 2.清除类别。 3.清除元属性。 4.过滤过程信息。 5.生成报告。 6.如果勾选了“自动应用”当小部件设置发生变化时小部件将输出数据。
这样的净化是由小部件Purge Domain完成的。普通属性和类别属性是分别处理的。对于每个属性我们可以决定是否要进行排序。然后我们可以允许小部件移除值少于两个的属性或如果类别属性类别少于两个移除类别属性。最后我们可以指示小部件检查哪些属性值实际上出现在数据中并移除未使用的值。如果未允许移除属性小部件不能移除值因为没有任何意义的属性没有值。
新的、减少的属性有一个“R”前缀这与原始属性区分开来。新属性的值可以从旧值计算得出但不能反向进行。这意味着如果你用新属性构建一个分类器你可以用它来分类由原始属性描述的实例。但反之则不行用旧属性构建一个分类器并将其用于由减少后的属性描述的实例这是行不通的。幸运的是后者很少是这种情况。在典型设置中你会探索数据、可视化它、过滤它、净化它……然后用原始数据测试最终模型。 视频教程关注我不迷路, 抖音Orange3dev
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