Automatically Wrangling Spreadsheets into Machine Learning Data Formats
Automatically Wrangling Spreadsheets into Machine Learning Data Formats
复制标题
自动将电子表格转换为机器学习数据格式
DOI：
10.1007/978-3-030-01768-2_30
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发表时间：
2018
影响因子：
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通讯作者：
L. D. Raedt
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Gust Verbruggen;L. D. Raedt
为了帮助自动化机器学习和数据挖掘中重要的预处理步骤，我们引入了 Synth-a-sizer，这是一种半自动将电子表格转换为属性值格式的工具，以便流行的机器学习工具可以使用它们，只需要用户标记属于一个示例的单元格。 Synth-a-sizer 基于归纳编程原理。我们介绍 Synth-a-sizer 的转换、搜索算法以及用于识别类型的启发式和距离度量。我们还报告了第一次实验评估。
To help automate the important pre-processing step in machine learning and data mining, we introduce synth-a-sizer, a tool for semi-automatically wrangling spreadsheets into attribute-value format, so that they can be used by popular machine learning tools, only requiring the user to mark cells belonging to one single example. synth-a-sizer is based on inductive programming principles. We introduce synth-a-sizer’s transformations, search algorithm as well as a heuristic and distance measure for identifying types. We also report on a first experimental evaluation.