首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将arff文件导入ARFF查看器时,模式字符'N‘非法

当将arff文件导入ARFF查看器时,如果遇到模式字符'N'非法的情况,可能是由于以下原因导致的:

  1. 错误的数据格式:ARFF文件是一种用于描述数据集的文件格式,其中包含了数据的属性和实例。模式字符'N'通常用于表示数值属性的缺失值。如果在导入过程中出现非法的模式字符'N',可能是因为数据格式不正确,导致解析失败。
  2. 缺失值处理:ARFF文件中的缺失值可以用'?'或'N/A'来表示,而不是直接使用字符'N'。如果在导入过程中使用了非法的模式字符'N',可能是由于缺失值的表示方式不正确。

为了解决这个问题,可以尝试以下方法:

  1. 检查ARFF文件格式:确保ARFF文件的格式符合规范,包括正确的属性定义和实例数据。可以使用文本编辑器打开ARFF文件,检查是否存在语法错误或格式问题。
  2. 检查缺失值表示:确认ARFF文件中缺失值的表示方式是否正确。正确的表示方式可以是'?'或'N/A',而不是直接使用字符'N'。
  3. 使用合适的ARFF查看器:如果当前使用的ARFF查看器无法正确解析非法的模式字符'N',可以尝试使用其他ARFF查看器或工具。腾讯云提供了ARFF查看器的相关产品,例如XXX(产品名称),可以帮助您导入和查看ARFF文件。

请注意,以上建议仅供参考,具体解决方法可能因实际情况而异。建议根据具体情况进行调整和尝试。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何在Weka中加载CSV机器学习数据

Weka在描述数据拥有特定的以计算机科学为中心的词汇表: 实例(Instance):一行数据被称为一个实例,就像在一个实例中或来自问题域中的观察(observation)一样。...字符串(String)表示单词组成的列表,如同这个句子本身。 在分类问题上,输出变量必须是标称的。对于回归问题,输出变量必须是实数。 Weka中的数据 Weka倾向于以ARFF格式加载数据。...引号也可以用来包围值,特别是如果数据包含带空格的文本字符串。 CSV格式很容易从Microsoft Excel导出,所以一旦您可以数据导入到Excel中,您可以轻松地将其转换为CSV格式。...使用以下步骤,您可以数据集从CSV格式转换为ARFF格式,并将其与Weka workbench结合使用。如果您没有方便的CSV文件,可以使用鸢尾花数据集。...,以ARFF格式保存您的数据集。你需要输入带有.arff扩展名的文件名并单击“Save”按钮。 您现在可以保存的.arff文件直接加载到Weka中。

8.4K100
  • 数据挖掘系列(4)使用weka做关联规则挖掘

    前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解数据,把握数据,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这篇介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘...weka数据集格式arff arff标准数据集简介   weka的数据文件后缀为arff(Attribute-Relation File Format,即属性关系文件格式),arff文件分为注释、关系名...72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes rainy,71,91,TRUE,no 当数据是数值型,在属性名的后面加numeric,如果是离散值(枚举值),就用一个大括号值域列出来...在 Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度,它们分别是: a) Lift : P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1表示A和B独立。...verbose 如果设置为真,则算法会以冗余模式运行。

    2.8K60

    Weka机器学习使用介绍(数据+算法+实战)

    功能有数据处理、特征选择、分类、回归、可视化等,支持多种数据文件格式,如arff、xrff、csv等,主流的数据格式是csv和arff。...通常对于Weka来说并不支持中文,Weka支持的有四种数据类型,分别是:numeric--数值型,--分类(nominal)型,string--字符串型,date []--日期和时间型。...为了使用方便我们可以将该处理后的数据通过Save保存为arff格式文件。 ? 之后直接导入arff格式的数据即可,省去了中间数据预处理的步骤。...Supplied test set:设置测试集,可以使用本地文件或者url,测试文件的格式需要跟训练文件格式一致。...Cross-validation:交叉验证方法,N-folds cross-validation是指,训练集分为N份,使用N-1份做训练,使用1份做测试,如此循环N次,最后整体计算结果。

    11.7K43

    Weka机器学习平台的迷你课程

    您的Weka的安装目录包含着一个子目录,其中包含许多ARFF格式的标准机器学习数据集供您加载。 Weka也支持从原始CSV文件以及数据库加载数据,并根据需要将数据转换为ARFF。...默认情况下,此选项训练66%的数据集,并使用剩余的34%来评估模型的性能。 或者,如果您有单独的包含验证数据集的文件,您则可以通过选择“Supplied test set”选项来评估您的模型。...结果表明,IBK具有比Zero更高的分类准确性,并且这种差异具有统计显着性(结果旁边的小“v”字符)。 展开实验并添加更多算法并重新运行实验。...在最后一课中,您将了解如何训练出最终模型并将其保存到文件中供以后使用。 打开Weka GUI Chooser,然后打开Weka Explorer。 加载data/diabetes.arff数据集。...“Test options(测试选项)”更改为“Supplied test set(提供的测试集)”,然后选择data/diabetes.arff(这应当是您没有预测的新文件) 点击“Test options

    5.5K60

    Python 第三方模块 科学计算 SciPy模块1 简介,常数,IO「建议收藏」

    ,包括B样条插值/径向基函数插值 io IO模块,提供与其他文件(如Matlab文件,IDL文件,Wav(音频)文件,ARFF文件)的接口 linalg 线代模块,提供各种线性代数中的常规操作 misc...;为False,最长为31个字符 do_compression:是否在写入时压缩矩阵;为bool oned_as:为'row'表示1维NumPy array写入为行向量...handle rate:指定采样率;为int,单位为Hz(samples/sec) data:指定要保存的数据;为int/float ndarray 5.ARFF文件: #需要单独导入相关文件...: import scipy.io.arff 读取ARFF文件:[,=]scipy.io.arff.loadarff() #参数说明: f:指定要读取的文件;为...=False]) #参数说明: filename:指定作为数据来源的文件;为str/file-like object mode:指定打开文件模式;为'r'(只读)/'w'(只写)/

    96820

    R tips:手动获取函数的源码

    list <- .Primitive("c")(list, names) # .Internal(remove(list, envir, inherits)) #} 如果函数所在的包还没有导入的话...else dn[[1L]] <- value # dimnames(x) <- dn # } # x #} 此外,一个包的导出函数是在此包目录下的NAMESPACE文件定义的...其实它的作用就是当前函数分发给相应的泛型方法,规则就是去找一个叫做generic.class的函数。...#[1] t.test.default* t.test.formula* 获取S4方法源码 不同于S3方法,S4方法源码无法通过构造函数名称来获取,但是methods包(R的官方S4类包,默认自动导入...= after), values, tail(x, n = -after)) #} 此外和S3类方法分发中的NextMethod类似,S4方法可以使用callNextMethod函数方法转发给下一个类名

    89610

    3 机器学习入门——决策树之天气预报、鸢尾花

    在weka安装目录里有个data文件夹,里面有一些weka从各处搜集来一些比较知名的数据样例。 拿weather.nominal.arff为例 ?...这个数据导入weka ? 我们先选择Logistics逻辑回归来试一下这个数据集 ?...可以看到在test options为Use training set,也就是所有样本作为训练集,逻辑回归正确率达到了100%。...下面来看另一个数据集,鸢尾花,iris.arff,这个案例也非常知名,是UCI下载量最大的数据集,估计每个搞机器学习的helloworld阶段都会用过这个数据集。...导入数据,分别使用逻辑回归和J48来跑一下,发现两个都是96%的正确率。 ? ? 这个数据集经过多次尝试,在各个算法上表现比较类似,差距不大,最好的结果是在SVM(支持向量机)上,96.6667%。

    1.5K20

    1 机器学习入门——线性回归第一课

    此时,我们暂且可以机器学习理解为,我们给定一批数据和结果,机器从中通过算法运算,得到一个模型(model),这个model将在未来你次给出之前未知的数据,机器返回给你一个正确或者相对靠谱的结果。...通过我们博学的知识,知道它是一个一元一次方程,当然这个方程比较简单,后续我们会碰到NN次的。 机器学习的过程,就是通过数据来算出方程的过程。 下面我们就来开启机器学习之旅。...右上角有个save,譬如你对数据集做了一些处理,可以处理后的数据save一下,就成了新的数据集。如果使用的是csv文件,也最好save一下,保存为weka默认的数据格式arff。 OK!...到这里,我们的数据不需要处理,但是由于是csv文件,我们还是来save一下,保存为arff。后续再来解释这个文件的格式。...文件

    63470

    1 机器学习入门——线性回归第二课

    数据是这样的,house.arff: @RELATION house @ATTRIBUTE houseSize NUMERIC @ATTRIBUTE lotSize NUMERIC @ATTRIBUTE...那么就让weka来告知我们怎么来建立这个模型吧 和上一篇一样的方式,导入数据。 ? 然后使用线性回归训练模型,得到如图的结果。...下面来看一个更好的数据源autoMpg.arff,这个示例数据文件的作用是创建一个能基于汽车的几个特性来推测其油耗(每加仑英里数,MPG)的回归模型(请务必记住,数据取自 1970 至 1982 年)。...我们将该数据导入到weka,同样选用线性回归——LinearRegression,对它进行挖掘运算。 weka瞬间就给出了它的结果: ?...-2.2744 * cylinders=6,3,5,4 就代表当cylinders为8,不进行该乘法运算,当是6,3,5,4才进行该乘法。下面的那些同理。

    53140

    一文看懂用R语言读取Excel、PDF和JSON文件(附代码)

    ,包括分页符、换行符 pdf_data:提取数字型数据,这个提取的结果会因PDF文件而异,有时可以直接期刊中的数据完整地提取出来,有时又会因为PDF文档在创建使用了不一致的分隔符而导致数据提取不完整...当使用pdf_text提取文档内容,全部内容都被提取为一个字符串向量,每页的内容都被单独放置于一个字符串中。帮助文档的PDF格式一共包含5页,所以这里会得到一个长度为5的字符串向量。...空白的位置都会以空格的字符格式显示,“\r\n”代表换行符号。提取文档内容的代码如下: > text<- pdf_text("....数据导入函数fromJSON参数详解: txt:可以是一段JSON格式的字符串,网络链接或者文件路径加文件名 simplifyVector:将有序数组中的原始值强制转置成原子向量,可以简单理解为只保留数据...数据导入程序包foreign中数据读取函数及对应读取文件一览: .xpt:lookup.xport ARFF files:read.arff .dbf:read.dbf Stata Binary Files

    7K21

    1 机器学习入门——线性回归第三课

    上一篇我们看到了线性回归在对多个属性建模,能迅速给出模型预测,但很多时候效果并不太美好。毕竟方法太简单了,而且很多时候已有的属性很难拟合到一起形成比较靠谱的结果。...我已经做好了程序,参照这篇,这个程序可以给任意属性增加任何次方的全组合,只支持csv文件。 我先把autoMpg.arff文件变成csv文件,里面可能有一些?值,就是空值,可以手工修补一下。...OK,一切就绪,导入autoMpg-power.csv。 ? 可以看到属性一下子变多了,现在有128个属性了。 ?...可以看到测试集在模型上的运行结果,效果仍旧比加属性前强了N倍,但是貌似相对误差0.5达到了训练集0.05的10倍了,虽然预测结果0.5加仑耗油量的偏差在实际生活中完全可以接受,但是还是出现了一些过拟合的情况...我们使用Wine Quality红酒质量测试,winequality-red.csv,导入到weka。我们先来目视一下这个数据集的特点。 导入测试,使用线性回归测试一下,得到结果 ?

    51020

    bigML中提升树模型的6个步骤

    本文进一步介绍如何使用BigML机器学习服务进行增强的详细步骤。 1.导入数据 要从我们的数据中学习,必须首要上传数据。有几种方法可以数据上传到BigML管理平台。...从那里,您可以通过从Google云端硬盘,Google存储,Dropbox或MS Azure导入来创建源。如果你的数据集不是非常大,直接输入数据创建一个内联源可能会吸引你。...您还可以通过远程URL或上传本地文件(格式为.csv,.tsv,.txt,.json,.arff,.data,.gz或.bz2)创建源文件。...2.创建你的数据集 一旦文件作为源文件上传,就可以将其转换为数据集。在您的源视图中,单击一次单击数据集以创建一个数据集,这是您的数据的结构化版本,可供机器学习算法使用。...6.做出你的预测 当你对结果满意,是时候做出一些预测。用你喜欢的方式创建更多的提升树模型(Boosted Trees),但是这一次,在整个数据集上运行它。这意味着你的所有数据都会告知你的决定。

    2.2K00

    机器学习即服务之BigML特性介绍和入门教程

    下面是我所知道的BigML所独有的好特性: 有各种各样的方式来加载你的原始数据,包括大多数的云存储系统,公共链接或私有的 CSV/ ARFF文件。...如何导入你的数据 根据你的使用情况,你可能希望从现有的云存储系统中导入数据,提供一个公共网址,或直接上传CSV文件。在开发模式下,你甚至可以动态创建一个内联源。 ?...字符串区域选择(英语,荷兰语,西班牙语或葡萄牙语)。 Ÿ头文件解析( CSV具有或不具有标题行)。 日期—时间域扩张。 文本分析(语言检测,符号化,停用字,词干提取)。...这里你可能想要探索你的功能空间,寻找模式,导出字符或者只是简单地获得乐趣。 ? 在实际应用中,对于大多数操作数据集是你的起点。假设我们的目标是培训和评估一个分类模型。...缺少拆分:在选择拆分(默认禁用)是否包括缺失值。 节点阈值:节点的最大数(默认值为 512)。 重量:你可以选择重量记录字段指定一个权重,或者对你的类分配相对权重,。

    1.4K50

    2 机器学习入门——逻辑回归之kaggle泰坦尼克号竞赛

    那么这里有个地方给带给你想要的实战——Kaggle数据分析建模的应用竞赛平台,企业或者研究者可以问题背景、数据、期望指标等发布到Kaggle上,以竞赛的形式向大家征集解决方案。...OK,要进入正题了,当我们拿到这样一份很符合实际、但对机器建模很不友好的数据,该怎么下手。...我们数据先导入到weka里看看基本统计。注意先把name中的逗号和单引号 双引号全干掉,不然导入不进来。导入后,主要是看看数据的基本情况,验证一下之前的猜测。...SliSp在1-2生还概率高,其他稍差。Parch在1,2,3概率高。fare票价基本也是越高的生还率越高。Embarked港口中间的概率最高,其他稍差。...据统计,这批数据中,名字长的比短的获救率要高,而且呈线性关系,这个…… 4 尝试不同算法 完成上面的处理后,我们完成了初步的数据清洗,得到文件train1.arff,然后开始进行训练。

    74720

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭
      领券