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。

Weights to Data

概要

この演算子は、入力として属性の重みを取り、属性名と対応する重みを出力としてExampleSetを提供します。

説明

データへの重み演算子は、入力として属性の重みを取り、出力として属性名と対応する重みを持つExampleSetを提供します。結果のExampleSetには、2つの属性「Attribute」と「Weight」があります。 「属性」属性には属性の名前が格納され、「重み」属性には対応する属性の重みが格納されます。このExampleSetには、 n個の例があります。ここで、 nは入力重みベクトルの属性の数です。 [演算子]ウィンドウの[モデリング/属性の重み付け]に属性の重みを提供する演算子が多数あります。

入力

  • 属性の重み (平均ベクトル)この入力ポートは、属性の重みを想定しています。これは、添付のサンプルプロセスのカイ二乗統計量による重みの出力です。

出力

  • サンプルセット (IOObject)属性名と対応する重みを含むExampleSetは、このポートを介して配信されます。

チュートリアルプロセス

Golfデータセットの属性の重みを計算し、ExampleSetに保存する

「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。カイ二乗統計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。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。ここにブレークポイントが挿入され、カイ二乗統計量による重みによって生成された重みが表示されます。これらの重みは、ExampleSetの形式でこれらの重みを保存するデータへの重み演算子への入力として提供されます。 ExampleSetは、結果ワークスペースで確認できます。

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