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 SVM

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れます。

詳細

SVMによる重み演算子は、線形SVMの法線ベクトルの係数を属性の重みとして使用します。 RapidMinerで使用可能なほとんどのSVMベースの演算子とは対照的に、この演算子は複数のクラスでも機能します。属性値はまだ数値でなければならないことに注意してください。この演算子は、数値ラベルのあるExampleSetにのみ適用できます。これを確実にするために、適切な前処理演算子(型変換演算子)を使用してください。 SVMの詳細については、SVMオペレーターのドキュメントをご覧ください。

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

  • 重りこのポートは、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に設定されている場合、すべての重みは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
  • Cこのパラメーターは、SVMの複雑さの重み係数を指定します。 範囲:実数

チュートリアルプロセス

多項式データセットの属性の重みを計算する

「多項式」データセットは、Retrieve演算子を使用してロードされます。 SVMによる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。重みの正規化パラメーターがtrueに設定されているため、すべての重みは0〜1の範囲で正規化されます。重みの並べ替えパラメーターはtrueに設定され、方向の並べ替えパラメーターは「昇順」に設定されているため、結果は昇順になります重みの順序。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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