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データの準備

これまでの章では教師なし学習（unsupervised learning）用のデータをあらかじめ準備していましたが、この章ではより実践的で完全なワークフローを順を追って学びます。

動画で説明した通り、最初のステップはデータのダウンロードと準備です。

この演習はコースの一部です

R による教師なし学習

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演習の手順

  • read.csv() 関数を使って、指定されたURLからデータを含むCSV（カンマ区切り）ファイルをダウンロードします。結果を wisc.df に割り当てます。
  • as.matrix() を使って、データの特徴量（3列目から32列目まで）を行列に変換します。これを wisc.data という変数に格納します。
  • wisc.data の行名に、wisc.df の id 列に現在含まれている値を割り当てます。必須ではありませんが、モデリングの過程で各観測値を追跡しやすくなります。
  • 最後に、診断が悪性（"M"）の場合は 1、それ以外の場合は 0 となるベクトル diagnosis を設定します。Rでは TRUE が1に、FALSE が0に変換される点に注意してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

url <- "https://assets.datacamp.com/production/course_1903/datasets/WisconsinCancer.csv"

# Download the data: wisc.df


# Convert the features of the data: wisc.data


# Set the row names of wisc.data
row.names(wisc.data) <- wisc.df$___

# Create diagnosis vector
diagnosis <- as.numeric(wisc.df$diagnosis == ___)
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