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。

Weight by Rule

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、エラーを計算することにより、ラベル属性に関する属性の重みを計算します。属性の重みが大きいほど、より関連性が高いと見なされます。この演算子は、名義ラベルのあるExampleSetにのみ適用できることに注意してください。

入力

  • サンプルセット (IOObject)この入力ポートには、ExampleSetが必要です。添付のプロセス例のRetrieveオペレーターの出力です。

出力

  • 重み(平均ベクトル)このポートは、ラベル属性に関する属性の重みを提供します。重みが大きい属性ほど関連性が高いと見なされます。
  • サンプルセット(IOObject)入力として指定されたExampleSetは、このポートを介して出力に変更せずに渡されます。これは通常、別の演算子で同じExampleSetを再利用するため、または結果ワークスペースでExampleSetを表示するために使用されます。

パラメーター

  • normalize_weightsこのパラメーターは、計算された重みを正規化するかどうかを示します。 trueに設定すると、すべての重みが0〜1の範囲で正規化されます。 範囲:ブール値
  • sort_weightsこのパラメーターは、結果の重みに従って属性をソートするかどうかを示します。このパラメーターがtrueに設定されている場合、ソートの順序は、 ソート方向パラメーターを使用して指定されます。 範囲:ブール
  • sort_directionこのパラメーターは、 ソートの重みパラメーターがtrueに設定されている場合にのみ使用できます。このパラメーターは、重みに応じて属性のソート順を指定します。 範囲:選択

チュートリアルプロセス

ゴルフデータセットの属性ウェイトの計算

「ゴルフ」データセットは、検索演算子を使用してロードされます。ルールごとの重み演算子が適用され、属性の重みが計算されます。すべてのパラメーターはデフォルト値で使用されます。ウェイトの正規化パラメーターがtrueに設定されているため、すべてのウェイトは0〜1の範囲で正規化されます。ソートウェイトパラメーターはtrueに設定され、ソート方向パラメーターは「昇順」に設定されます。重みの。これを確認するには、結果ワークスペースでこのプロセスの結果を表示します。

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