Captura directa y rápida de un dataset

Para evitar redundancias innecesarias, vamos a equiparnos con un dataset cuyos datos se utilizarán en el capítulo, que trata sobre la creación de un modelo sin programación usando una herramienta como BigML. El paquete mlbench permite acceder a estos datos y también construir datasets adaptados a un tipo de problema. Paquete:mlbench

library(tidyverse) 
library(mlbench)      # paquete para crear o acceder a los datos de prueba 

Puede enumerar fácilmente todos los datasets de demostración que se ofrecen en los paquetes instalados en una máquina.

data(package = .packages(all.available = TRUE)) # lista de los datasets disponibles 

A continuación, se muestra un (muy) breve extracto de lo que está disponible en nuestra máquina:

... 
Data sets in package ‘mlbench': 
 
BostonHousing            Boston Housing Data 
BreastCancer             Wisconsin Breast Cancer Database 
DNA                      Primate splice-junction gene sequences (DNA) 
Glass                    Glass Identification Database 
HouseVotes84             United States Congressional Voting Records 1984 
Ionosphere              ...
Si desea saber más, le proponemos el siguiente libro:
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