Kumpulan data Diabetes memiliki 442 sampel dengan 10 fitur, menjadikannya ideal untuk memulai dengan algoritme pembelajaran mesin. Ini adalah salah satu Himpunan data Scikit Learn Toy yang paling populer.
Microsoft menyediakan Azure Open Datasets berdasarkan "apa adanya". Microsoft tidak memberikan jaminan, tersurat maupun tersirat, jaminan atau ketentuan sehubungan dengan penggunaan Anda atas himpunan data. Sejauh diizinkan menurut undang-undang setempat Anda, Microsoft melepaskan semua tanggung jawab atas segala kerusakan atau kerugian, termasuk langsung, konsekuensial, khusus, tidak langsung, insidental, atau hukuman, yang diakibatkan oleh penggunaan Anda atas kumpulan data.
Kumpulan data ini disediakan di bawah ketentuan asli yang diterima Microsoft data sumbernya. Himpunan data mungkin menyertakan data yang bersumber dari Microsoft.
Kolom
Nama
Jenis data
Unik
Nilai (sampel)
USIA
bigint
58
53 60
BMI
ganda
163
24.1 23.5
BP
ganda
100
93.0 83.0
S1
bigint
141
162 184
S2
ganda
302
125.8 114.8
S3
ganda
63
46.0 38.0
S4
ganda
66
3.0 4.0
S5
ganda
184
4.4427 4.3041
S6
bigint
56
92 96
Jenis Kelamin
bigint
2
1 2
Y
bigint
214
72 200
Pratinjau
USIA
Jenis Kelamin
BMI
BP
S1
S2
S3
S4
S5
S6
Y
59
2
32.1
101
157
93.2
38
4
4.8598
87
151
48
1
21.6
87
183
103.2
70
3
3.8918
69
75
72
2
30.5
93
156
93.6
41
4
4.6728
85
141
24
1
25.3
84
198
131.4
40
5
4.8903
89
206
50
1
23
101
192
125,4
52
4
4.2905
80
135
23
1
22.6
89
139
64.8
61
2
4.1897
68
97
36
2
22
90
160
99.6
50
3
3.9512
82
138
66
2
26.2
114
255
185
56
4.55
4.2485
92
63
60
2
32.1
83
179
119.4
42
4
4.4773
94
110
29
1
30
85
180
93,4
43
4
5.3845
88
310
Akses data
Gunakan contoh kode berikut untuk mengakses himpunan data ini di Azure Notebooks, Azure Databricks, atau Azure Synapse.
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import Diabetes
diabetes = Diabetes.get_tabular_dataset()
diabetes_df = diabetes.to_pandas_dataframe()
diabetes_df.info()
# Pip install packages
import os, sys
!{sys.executable} -m pip install azure-storage-blob
!{sys.executable} -m pip install pyarrow
!{sys.executable} -m pip install pandas
# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "mlsamples"
folder_name = "diabetes"
from azure.storage.blob import BlockBlobServicefrom azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient
if azure_storage_account_name is None or azure_storage_sas_token is None:
raise Exception(
"Provide your specific name and key for your Azure Storage account--see the Prerequisites section earlier.")
print('Looking for the first parquet under the folder ' +
folder_name + ' in container "' + container_name + '"...')
container_url = f"https://{azure_storage_account_name}.blob.core.windows.net/"
blob_service_client = BlobServiceClient(
container_url, azure_storage_sas_token if azure_storage_sas_token else None)
container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)
blobs = container_client.list_blobs(folder_name)
sorted_blobs = sorted(list(blobs), key=lambda e: e.name, reverse=True)
targetBlobName = ''
for blob in sorted_blobs:
if blob.name.startswith(folder_name) and blob.name.endswith('.parquet'):
targetBlobName = blob.name
break
print('Target blob to download: ' + targetBlobName)
_, filename = os.path.split(targetBlobName)
blob_client = container_client.get_blob_client(targetBlobName)
with open(filename, 'wb') as local_file:
blob_client.download_blob().download_to_stream(local_file)
# Read the parquet file into Pandas data frame
import pandas as pd
print('Reading the parquet file into Pandas data frame')
df = pd.read_parquet(filename)
# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df
Sampel tidak tersedia untuk kombinasi platform/paket ini.
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import Diabetes
diabetes = Diabetes.get_tabular_dataset()
diabetes_df = diabetes.to_spark_dataframe()
display(diabetes_df.limit(5))
Sampel tidak tersedia untuk kombinasi platform/paket ini.
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "mlsamples"
blob_relative_path = "diabetes"
blob_sas_token = r""
# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)
# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')
# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))