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、例のコーパスを使用して、特徴の重みを設定することにより、単一のクラスを特徴付けます。 詳細 この演算子は、例のコーパスを使用して、特徴の重みを設定することにより、単一のクラスを特徴付けます。特徴的特徴 […]
概要 この演算子は、指定された属性にユーザー定義の重みを割り当てます。属性は、正規表現を使用して選択できます。 詳細 ユーザー指定の重み演算子は、指定されたExampleSetの選択された属性にユーザー定義の重みを割り当 […]
概要 この演算子は、クラスに関する対称不確実性を測定することにより、指定されたExampleSetの属性の関連性を計算します。 詳細 不確実性による重み演算子は、クラスに関する対称不確実性を測定することにより、ラベル属性 […]
概要 この演算子は、ランダムフォレストモデルの分割ポイントを分析することにより、属性の重みを計算します。重みが大きい属性は、より関連性が高く重要であると見なされます。 説明 この重み付けスキーマは、指定されたランダムフォ […]
概要 この演算子は、入力ExampleSetの各属性についてクラス属性に関する重みを計算することにより、属性の関連性を計算します。 SVM（サポートベクターマシン）によって計算された超平面の係数は、属性の重みとして設定さ […]
概要 この演算子は、属性ごとに1つのルールを作成し、エラーを計算することにより、指定されたExampleSetの属性の関連性を計算します。 詳細 ルールごとの重み演算子は、属性ごとに1つのルールを作成し、エラーを計算する […]
概要 この演算子は、Reliefによって属性の関連性を計算します。 Reliefの重要な考え方は、それらの値が互いに近くにある同じクラスのインスタンスと異なるクラスのインスタンスをどれだけ区別できるかに応じて、フィーチャ […]
概要 この演算子は、PCAによって作成されたコンポーネントを使用して、ExampleSetの属性の重みを作成します。この演算子は、PCAモデルがコンポーネントモデルの重み演算子に与えられた場合とまったく同じように動作しま […]
概要 この演算子は、情報ゲイン比に基づいて属性の関連性を計算し、それに応じて重みを割り当てます。 詳細 情報ゲイン比による重み演算子は、情報ゲイン比を使用して、ラベル属性に対する属性の重みを計算します。属性の重みが大きい […]
概要 この演算子は、情報ゲインに基づいて属性の関連性を計算し、それに応じて属性に重みを割り当てます。 詳細 情報ゲインによる重み演算子は、情報ゲインを使用して、クラス属性に対する属性の重みを計算します。属性の重みが大きい […]
