ARFF への変換

データ入力を Weka ツールセットで使用される属性リレーションシップ ファイル形式に変換します

Category: データ形式の変換

モジュールの概要

この記事では、Machine Learning Studio (クラシック) のarff への変換モジュールを使用して、データセットと結果を weka ツールセットで使用される属性関連ファイル形式に変換する方法について説明します。 この形式は ARFF と呼ばれます。

Weka の ARFF データ仕様では、データの前処理、分類、機能の選択など、複数の機械学習タスクがサポートされています。 この形式では、データはエンティティとその属性によって整理され、1つのテキストファイルに含まれます。 Weka ファイル形式の詳細については、「 テクニカルノート 」を参照してください。

一般に、weka ファイル形式への変換が必要になるのは、Machine Learning と weka の両方を使用し、トレーニングデータをそれらの間で前後に移動する場合のみです。

Weka ツールセットの詳細については、Wikipedia の記事「 weka (machine learning) 」を参照してください。

ARFF への変換の使用方法

1. ARFF への変換モジュールを実験に追加します。 このモジュールは Machine Learning Studio (クラシック) の [データ形式の変換] カテゴリで確認できます。

2. データセットを出力する任意のモジュールに、それを接続します。

3. 実験を実行するか、[ ARFF への変換 ] モジュールをクリックして、[ 選択したものを実行] をクリックします。

結果

• ローカルフォルダーにデータのコピーを作成するには、[ ARFF への変換] の出力をダブルクリックし、[ ダウンロード ] オプションを選択します。

  フォルダーを指定しない場合は、既定のファイル名が適用され、ファイルはローカル ダウンロード ライブラリに保存されます。

例

この形式に固有の例は Azure AI Galleryではありません。 ただし、これらの実験では、他の種類の形式変換を示しています。

• 色ベースのイメージの圧縮: 再現性を確保し、他の分析プラットフォームで使用するために、分析の各部分で使用されるデータセットをファイルにエクスポートします。

• 二項分類のクロス検証のサンプル: 複数のモデルの結果を、Excel などのツールを使用して比較できるように、クロス検証の結果をファイルにエクスポートします。

テクニカル ノート

このセクションには、実装の詳細、ヒント、よく寄せられる質問への回答が含まれています。

ARFF 形式の例

このセクションでは、ARFF に変換された場合の一般的なデータセットの外観の例を示します。

通常、ARFF データファイルは2つのセクションで構成されています。データソースとスキーマを定義する ヘッダー と、実際のエンティティとその属性を含む data セクションです。

ARFF ヘッダー

ARFF ファイルのヘッダーは、属性の一覧 (列) とそのデータ型を定義します。 ヘッダーには、データ ソースまたはその他の注意事項を記述する複数のコメント行を含めることもできます。

% 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}

ARFF データ

データセクションは、コンマ区切り値で構成され、列見出しのない CSV ファイルとよく似ています。

@DATA 5.1,3.5,1.4,0.2,0

このファイル形式の詳細については、Weka Wiki のページ「 Arff (developer version)」を参照してください。

現在の ARFF バージョン

Machine Learning Studio (クラシック) では、arff 3.0 形式を使用して arff ファイルを保存します。

想定される入力

出力

関連項目

データ形式の変換
モジュールの一覧 (アルファベット順)