Como carregar os dados em um modelo de análise preditiva de classificação R - manequins

O conjunto de dados que analisamos para fazer uma previsão é o conjunto de dados de Sementes, que pode ser encontrado no repositório de aprendizado de máquinas UCI. Este conjunto de dados tem 210 observações e 7 atributos mais o rótulo. O rótulo é o resultado esperado e é usado para treinar e avaliar a precisão do modelo preditivo.

O resultado que você está tentando prever é o tipo de semente que é (atributo 8), dados os valores dos sete atributos. Os três valores possíveis para o tipo de semente são rotulados 1, 2 e 3 e representam as variedades de trigo Kama, Rosa e Canadense.

Os atributos na ordem das colunas são fornecidos:

1. área

2. perímetro

3. compacidade

4. comprimento do kernel

5. largura do núcleo

6. coeficiente de assimetria > comprimento do kernel groove

7. classe de trigo

8. Para obter o conjunto de dados do repositório UCI e carregá-lo na memória, digite o seguinte comando no console:

>> sementes <-

ler. csv (" // archive. ics. uci. edu / ml / machine -learning-databases / 00236 / seeds_dataset. txt", cabeçalho = FALSE, sep = ", como. is = TRUE)

Você vê isso o conjunto de dados foi carregado na memória como a variável de frame de dados 

sementes,

olhando para o painel do espaço de trabalho (o canto superior direito). Clique na semente variável para ver os valores de dados na fonte (9)

Você pode encontrar mais informações sobre os dados que você acabou de carregar usando o resumo () função >> resumo (sementes) V1 V2 V3 Min.: 10. 59 Min.: 12. 41 Min.: 0. 8081 1º Qu.: 12. 27 1 °.: 13. 45 1 °. 8569 Mediana: 14. 36 Média: 14. 32 Média: 0. 8734 Média: 14. 85 Média: 14. 56 Média: 0. 8710 3º Qu.: 17. 30 3º Qu.: 15. 71 3º Qu.: 0. 8878 Max.: 21. 18 Max.: 17. 25 Máx.: 0. 9183 …