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。

Expectation Maximization Clustering

2020.01.7：

概要 この演算子は、期待値最大化アルゴリズムを使用してクラスタリングを実行します。クラスタリングは、互いに類似しており、他のクラスターに属するオブジェクトとは異なるオブジェクトをグループ化することに関係しています。ただし […]

DBSCAN

2020.01.7：

概要 この演算子は、DBSCANを使用してクラスタリングを実行します。 DBSCAN（ノイズを伴うアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング）は、対応するノードの推定密度分布から始まる多数のクラスターを検出するため […]

Agglomerative Clustering

2020.01.7：

概要 この演算子は、階層的クラスタリングのボトムアップ戦略である凝集クラスタリングを実行します。この演算子では、単一リンク、完全リンク、および平均リンクの3つの異なる戦略がサポートされています。この演算子の結果は階層クラ […]

Vote

2020.01.7：

概要 この演算子は、内部学習者（つまり、サブプロセスの学習演算子）の予測に加えて、多数決（分類）または平均（回帰）を使用します。 詳細 投票演算子はネストされた演算子です。つまり、サブプロセスがあります。サブプロセスには […]

Stacking

2020.01.7：

概要 この演算子は、モデルを選択するのではなく、モデルを結合するために使用されるスタッキングの実装です。これにより、通常、トレーニングされたモデルのいずれよりもパフォーマンスが向上します。 説明 積み上げ汎化（または積み […]

Polynomial by Binomial Classification

2020.01.7：

概要 この演算子は、指定された二項分類学習器を通じて多項式分類モデルを構築します。 詳細 二項分類による多項式演算子は、ネストされた演算子です。つまり、サブプロセスがあります。サブプロセスには、二項分類学習器、つまり二項 […]

Multi Label Modeling

2020.01.7：

概要 この演算子は、入力ExampleSetでマルチラベルモデルをトレーニングします。 詳細 マルチラベルモデルは、複数のラベル属性を一度に予測できるメタモデルです。各ラベル属性について、マルチラベルモデルには予測モデル […]

MetaCost

2020.01.7：

概要 このメタ分類子は、指定されたコストマトリックスを使用して分類コストに従ってラベル予測を計算することにより、基本分類子のコストを重視します。 詳細 MetaCostオペレーターは、 コストマトリックスパラメーターで指 […]

Classification by Regression

2020.01.7：

概要 この演算子は、指定された回帰学習器を介して多項式分類モデルを構築します。 詳細 回帰による分類演算子は、ネストされた演算子です。つまり、サブプロセスがあります。サブプロセスには回帰学習器、つまり回帰モデルを生成する […]

Bagging

2020.01.7：

概要 ブートストラップ集約（バギング）は、機械学習アンサンブルメタアルゴリズムであり、安定性と分類精度の観点から分類モデルと回帰モデルを改善します。また、変動を減らし、過剰適合を回避するのに役立ちます。通常、決定木モデル […]

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