분류 데이터 용 인공 데이터 세트 생성기

Question

알고리즘을 평가 중이며 인공 데이터를 사용하고 싶습니다.

this StackOverflow answer에서 볼 수 있듯이 알고리즘은 1 차원 인공 데이터 집합에 대해 잘 작동합니다.

두 개 이상의 차원과 특정 특성 (예 : 노이즈, 상관 관계)이있는 데이터 집합에 대한 알고리즘을 테스트하고 싶습니다. 누군가 이미 R에 '인공 데이터 세트 생성기'를 구현 했습니까?

모든 의견은 대단히 감사하겠습니다. 감사!

Answer 1

mlbenchpackage은 벤치마킹 목적에 따라 다양한 차원과 구조의 데이터를 생성하는 함수 모음입니다. 회귀 및 분류 데이터 세트를 모두 포함합니다.

물론 이러한 데이터 세트는 모두 인공적이므로 실제로 알고리즘이 의도하는 구조를 미러링하지 않을 수 있기 때문에 실제로 실제 성능을 반영하지 못할 수 있습니다. 그러나 적어도 시작할 수있는 곳입니다.

Answer 2

wakefield 패키지를 사용하면 임의의 데이터 세트를 생성 할 수 있습니다.

은 데이터 프레임, 시계열, 조정의 상관 관계를 쉽게 생성, 심지어 생성 된 시각화 데이터, 예컨대 :

if (!require("pacman")) install.packages("pacman") 
pacman::p_load_gh("trinker/wakefield") 
pacman::p_load(dplyr, tidyr, ggplot2) 

set.seed(10) 

r_data_frame(n=100, 
    id, 
    dob, 
    animal, 
    grade, grade, 
    death, 
    dummy, 
    grade_letter, 
    gender, 
    paragraph, 
    sentence 
) %>% 
    r_na() %>% 
    plot(palette = "Set1")