Video: Hard reset iphone 6s/ 6s plus, SE, 6/ 6 / plus, 5s, 5c,5, 4s,4 (reset to factory settings) 2025
Mennesker bruker erfaring når de tolker dataene de ser, men datamaskiner kan ikke. Data mining programvare vil gjøre sitt beste for å identifisere typen data i hver kolonne, men datatyper er ofte tvetydige.
Når du ser en liste over postkoder, prøver du ikke å legge til og trekke dem fra. Du vet at de representerer steder. Du forstår dette fordi du har mye erfaring med å se og gjenkjenne postkoder. En datamaskin kan tolke en postnummer som et heltall eller kontinuerlig måling. Til slutt er det opp til deg å definere riktig format.
Funksjoner for å sette dataformater og roller (som å angi den avhengige variabelen for modellering) kan bli begravet på en rekke steder i data mining applikasjonen. Du kan definere formater og rolle variabler i en datafil før du selv åpner et data mining program (de opprinnelige dataformatene for Orange og Weka tillater dette), som en del av importen eller en gang senere i prosessen.
Du kan ha verktøy som er bygd for dette formålet, som verktøyene som vises i følgende figurer, eller du kan definere disse egenskapene i andre prosedyrer.
Hver data-mining søknad har sitt eget sett med variable typer og sine egne grenser for hvordan hver type kan brukes. Noen av disse grensene er teoretisk basert. For eksempel kan du bare legge til og trekke tall, ikke bokstaver. Men andre kan bare være et spørsmål om hvordan søknaden ble utformet.
Du kan for eksempel finne ut at et bestemt modelleringsverktøy i ett program lar deg forutsi både kategoriske og kontinuerlige variabler, men et lignende verktøy i et annet program kan tillate modellering av bare den ene eller den andre.
