RapidMiner（ラピッドマイナー）はデータ可視化、データ加工、モデル作成、評価、運用まで一括サポートする機械学習プラットフォームです。KSKアナリティクスはRapidMinerの正規販売代理店です。
概要 この演算子は、指定されたExampleSetから属性の範囲を削除します。 詳細 属性範囲の削除演算子は、指定された範囲内の属性を削除します。範囲の最初と最後の属性は、 最初の属性と最後の属性パラメーターによって指定 […]
概要 この演算子は、分類タスクの統計的パフォーマンス評価に使用されます。この演算子は、分類タスクのパフォーマンス基準値のリストを提供します。 詳細 この演算子は、分類タスクのみのパフォーマンス評価に使用する必要があります […]
概要 この演算子は、訓練されたモデルがラベル付きデータに適用された後、バイナリ分類の長所と短所を統計的に評価するために使用されます。 詳細 バイナリ分類は、結果に2つの可能な値がある予測を行います。それらを正と負と呼びま […]
概要 この演算子は、入力ExampleSetの属性カウントを含むパフォーマンスベクトルを作成します。 詳細 これは非常に単純な演算子です。 ExampleSetを入力として受け取り、指定されたExampleSetの属性の […]
概要 この演算子は、選択したテキスト属性のタイプを名義に変更します。また、これらの属性のすべての値を対応する公称値にマップします。 詳細 テキストから名義演算子は、すべてのテキスト属性を名義属性に変換します。各テキスト値 […]
概要 この演算子は、パフォーマンス演算子によって生成されたパフォーマンスベクトルをサンプルセットに変換するために使用されます。 詳細 オペレーターは、入力データの各パフォーマンス基準ごとに1行と列のセットを含むサンプルセ […]
概要 この演算子はパフォーマンス評価に使用されます。パフォーマンス基準値のリストを提供します。これらのパフォーマンス基準は、学習タスクの種類に合わせて自動的に決定されます。 詳細 パフォーマンス（分類）演算子、パフォーマ […]
概要 この演算子はパフォーマンスベクトルを取得し、すべての基準を最小または最大の基準に入れます。これにより、平均または任意の重み付きの組み合わせの代わりに最小が提供されます。 詳細 パフォーマンス（最小-最大）演算子は、 […]
概要 この演算子は、指定されたExampleSetからパフォーマンス測定値（パフォーマンスベクトルの形式）を取得するために使用できます。 詳細 この演算子は、指定されたExampleSetのプロパティからパフォーマンスベ […]
概要 この演算子は、パフォーマンスベクトルを入力として受け取り、指定された基準の重み付きフィットネス値を含むパフォーマンスベクトルを返します。 詳細 このパフォーマンスの結合演算子は、入力としてパフォーマンスベクトルを受 […]
