Förbereda data

Till skillnad från tidigare kapitel, där vi förberedde data åt dig, är målet med det här kapitlet att guida dig genom ett mer realistiskt och komplett arbetsflöde.

Kom ihåg från videon att det första steget är att ladda ned och förbereda data.

Den här övningen är en del av kursen

Oövervakad inlärning i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Använd funktionen read.csv() för att ladda ned CSV-filen (kommaseparerade värden) med data från den angivna URL:en. Spara resultatet i wisc.df.
Använd as.matrix() för att konvertera särdragen i datamängden (kolumn 3 till 32) till en matris. Spara den i en variabel som heter wisc.data.
Tilldela radnamnen i wisc.data de värden som finns i kolumnen id i wisc.df. Det är inte strikt nödvändigt, men det gör det enklare att hålla reda på de olika observationerna under modelleringsprocessen.
Skapa slutligen en vektor som heter diagnosis och sätt den till 1 om diagnosen är malign ("M"), annars till 0. Observera att R omvandlar TRUE till 1 och FALSE till 0.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

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 == ___)

Redigera och kör kod