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Proyecto de clasificación de modelos de aprendizaje supervisado

Para ejecutar el proyecto de forma efectiva es necesario clasificar los datos preprocesados

para esto en el folder de sampling ejecutar con:

Uso:

python preprocess.py <name/path of the input file> <name of the output file> <name of the log file>

Dónde preprocess.py es el nombre del fichero de ejecución de python para preprocesar los datos, seguido del nombre del archivo de entrada (la data cruda) y la salida, con extensión (delimitada por comas, csv) y un archivo de log para ver su impresión en un registro

Ejemplo de uso:

python preprocess.py raw_data.csv preprocessed_data.csv preprocessing.log

Luego de la data preprocesada es necesario tabularla y graficarla para visualizar su estado en preprocesado para esto se usa el script de plot_variance.py, incluido también en el folder de sampling

Ejemplo de uso:

Usage:
python plot_variance.py <name of input file>

Usage examples:
python plot_variance.py preprocessed_data.csv