def load_iris(path=None): """ Carga del conjunto de datos de Iris. :param path: string, ruta al archivo 'iris.csv'. :return: list de LabeledPoints. """ if path is None: path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.pardir, os.pardir, 'examples/datasets/iris.csv') data = fileio.load_file_local(path) data = map(lambda (l, f): LabeledPoint(l, f), data) return data
def load_ccpp(path=None): """ Carga del conjunto de datos de Combined Cycle Power Plant extraido del UCI Machine Learning repository <http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant>`_. :param path: string, ruta al archivo 'ccpp.csv'. :return: list de LabeledPoints. """ if path is None: path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.pardir, os.pardir, 'examples/datasets/ccpp.csv') data = fileio.load_file_local(path) data = map(lambda (l, f): LabeledPoint(l, f), data) return data
def load_file(self, path, pos_label=-1): """ Carga de conjunto de datos desde archivo. El formato aceptado es de archivos de texto, como CSV, donde los valores se separan por un caracter delimitador (configurable en :func:`~learninspy.utils.fileio.parse_point`). :param path: string, indicando la ruta de donde cargar los datos. :param pos_label: int, posición o n° de elemento de cada línea del archivo, que corresponde al **label** (por defecto es -1, que corresponde a la última posición). """ self.data = fileio.load_file_local(path, pos_label=pos_label) self._labeled_point() self.rows = len(self.data) self.cols = len(self.features[0])