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Extract Coefficients (Polynomial Fit)

概要

この演算子は、多項式関数を時系列に近似し、近似係数と不一致を特徴として提供します。

詳細

この演算子は、1つ以上の時系列に多項式関数( 次数パラメーターで指定できる)を適合させます。適合した係数と(選択した場合)不一致は、演算子の機能出力ポートでExampleSetとして機能として提供されます。多項式関数は次のように定義されます(coeff:適合係数; d:次数):

y = coeff_0 + coeff_1 * x + coeff_2 * x ^ 2 + … + coeff_d * x ^ d

yは時系列値、xはインデックス値です。 インデックスがfalseの場合、デフォルトの整数インデックス値(0から始まる)が想定され、多項式関数に適合するために使用されます。 インデックス属性がdate_timeの場合、関数のx値は、インデックス値のエポック(1970-01-01)の開始からのミリ秒です。

ExampleSetの機能にはd + 1係数が含まれ、パラメーター追加の不一致が真の場合、近似関数と時系列データの不一致が含まれます。不一致は、関数と時系列データポイント間の平均平方差です。

時系列名を追加するパラメーターに応じて、ExampleSetには時系列と機能のすべての組み合わせの属性を持つ1つの例、またはn個の例(時系列ごとに1つの例)があります。 Process Windowsオペレーターと組み合わせて、このオペレーターを使用して、一般的な機械学習問題の準備として時系列のウィンドウの特徴を計算できます。

時系列に無効な値(欠損、正の無限大、負の無限大)が含まれている場合、オペレーターはユーザーエラーをスローします。パラメーターが無効な値を無視するが選択されている場合、無効な値はフィッティング手順で無視されます。

オペレータは、 フィットの出力ポートに追加の時間系列として、元の時系列のインデックス値にevluatedフィット機能を提供します。

この演算子は、数値時系列でのみ機能します。

入力

  • サンプルセット (IOObject)時系列データを属性として含むExampleSet。

出力

  • 機能(IOObject)属性として計算されたモードを含むExampleSet。時系列名を追加するパラメーターに応じて、ExampleSetには時系列と機能のすべての組み合わせの属性を持つ1つの例、またはn個の例(時系列ごとに1つの例)があります。
  • オリジナル(IOObject)入力として与えられたExampleSetは、変更なしでパススルーされます。
  • 適合(IOObject)このデータセットには、元の時系列(インデックスがtrueの場合はインデックス値を含む)と、インデックス値で評価された近似関数が含まれます。近似関数と元の時系列データを比較するために使用できます。

パラメーター

  • attribute_filter_typeこのパラメーターを使用すると、時系列属性選択フィルターのフィルターを選択できます。時系列値を保持する属性を選択する方法。時系列属性として選択できるのは数値属性のみです。さまざまなフィルタータイプは次のとおりです。
    • all:このオプションは、ExampleSetのすべての属性を時系列属性として選択します。これがデフォルトのオプションです。
    • single:このオプションを使用すると、単一の時系列属性を選択できます。必須の属性は、属性パラメーターによって選択されます。
    • subset:このオプションを使用すると、リストを介して複数の時系列属性を選択できます(パラメーター属性を参照)。 ExampleSetのメタデータがわかっている場合、すべての属性がリストに存在し、必要な属性を簡単に選択できます。
    • regular_expression:このオプションにより、時系列属性選択用の正規表現を指定できます。正規表現フィルターは、正規表現パラメーターによって構成されます。excessexpressionおよびexcept expressionを使用します。
    • value_type:このオプションにより、特定のタイプのすべての属性を選択して時系列属性にすることができます。型は階層的であることに注意してください。たとえば、実数型と整数型は両方とも数値型に属します。値タイプフィルターは、パラメーター値タイプによって構成されます。値タイプを除く値タイプ例外を使用します。
    • block_type:このオプションにより、特定のブロックタイプのすべての属性を選択して時系列属性にすることができます。ブロックタイプは階層的であることに注意する必要があります。たとえば、value_series_startおよびvalue_series_endブロックタイプは両方ともvalue_seriesブロックタイプに属します。ブロックタイプフィルターは、パラメーターブロックタイプによって構成され、ブロックタイプを除くブロックタイプ例外を使用します。
    • no_missing_values:このオプションは、ExampleSetのすべての属性を、どの例でも欠損値を含まない時系列属性として選択します。欠損値が1つでもある属性は選択されません。
    • numeric_value_filter:例がすべて所定の数値条件に一致するすべての数値属性が、時系列属性として選択されます。条件は、数値条件パラメーターによって指定されます。

    範囲:

  • attribute必要な属性は、このオプションから選択できます。メタデータがわかっている場合は、パラメーターのドロップダウンボックスから属性名を選択できます。範囲:
  • attributes必要な属性は、このオプションから選択できます。これにより、2つのリストを含む新しいウィンドウが開きます。すべての属性が左側のリストにあります。これらは、選択した時系列属性のリストである右側のリストに移動できます。範囲:
  • regular_expressionこの式に名前が一致する属性が選択されます。式は、 正規表現の編集およびプレビューメニューで指定できます。このメニューは、正規表現の良いアイデアを提供します。また、異なる表現を試して結果を同時にプレビューすることもできます。範囲:
  • use_except_expression有効にすると、最初の正規表現の例外を指定できます。この例外は、 except regular expressionパラメーターによって指定されます。範囲:
  • except_regular_expressionこのオプションを使用すると、正規表現を指定できます。この表現に一致する属性は、最初の表現( 正規表現パラメーターで指定された表現 )に一致する場合でも除外されます。範囲:
  • value_typeこのオプションにより、属性のタイプを選択できます。次のタイプのいずれかを選択できます:数値、整数、実数。範囲:
  • use_value_type_exception有効にすると、選択したタイプの例外を指定できます。この例外は、 except value typeパラメーターによって指定されます。範囲:
  • except_value_typeこのタイプに一致する属性は、 value typeパラメーターで指定された前に選択されたタイプと一致した場合でも、最終出力から削除されます。ここでは、数値、整数、実数のいずれかのタイプを選択できます。範囲:
  • block_typeこのオプションを使用すると、属性のブロックタイプを選択できます。次のタイプのいずれかを選択できます:value_series、value_series_start、value_series_end。範囲:
  • use_block_type_exception有効にすると、選択したブロックタイプの例外を指定できます。この例外は、 except block typeパラメーターによって指定されます。範囲:
  • except_block_typeこのブロックタイプに一致する属性は、 ブロックタイプパラメータによって選択された前のタイプと一致した場合でも、最終出力から削除されます。ここでは、value_series、value_series_start、value_series_endのいずれかのブロックタイプを選択できます。範囲:
  • numeric_condition数値条件フィルタータイプで使用される数値条件。すべての例がこの属性に指定された条件に一致する場合、数値属性が選択されます。たとえば、数値条件「> 6」は、すべての例で6より大きい値を持つすべての数値属性を保持します。条件の組み合わせが可能です: ‘> 6 && <11’または ‘<= 5 || <0 ‘。しかし、&&および|| 1つの数値条件で一緒に使用することはできません。 ‘(> 0 && <2)のような条件|| (> 10 && <12) ‘は、&&と||の両方を使用するため許可されません。範囲:
  • invert_selectionこのパラメーターをtrueに設定すると、選択が逆になります。その場合、指定された条件に一致しないすべての属性が時系列属性として選択されます。 include特殊属性パラメーターがtrueに設定されていないため、 反転選択パラメーターとは無関係に特殊属性は選択されません。その場合、条件は特別な属性にも適用され、このパラメーターがチェックされている場合は選択が逆になります。範囲:
  • include_special_attributes特別な属性は、特別な役割を持つ属性です。これらは、ID、ラベル、予測、クラスター、重量、バッチです。また、カスタムロールを属性に割り当てることができます。デフォルトでは、フィルター条件に関係なく、特別な属性は時系列属性として選択されません。このパラメーターがtrueに設定されている場合、指定された条件に対して特別な属性もテストされ、条件に一致する属性が選択されます。範囲:
  • has_indicesこのパラメーターは、時系列に関連付けられたインデックス属性があ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、インデックス属性を選択する必要があります。範囲:
  • indices_attributeパラメーターのインデックスがtrueに設定されている場合、このパラメーターは関連するインデックス属性を定義します。日付、date_time、または数値タイプの属性のいずれかです。メタデータがわかっている場合は、パラメーターのドロップダウンボックスから属性名を選択できます。範囲:
  • degreeこのパラメーターは、時系列に適合した多項式関数の次数を定義します。範囲:
  • add_discrepancy選択すると、フィット関数と時系列データの不一致が特徴として追加されます。不一致は、関数と時系列データポイント間の平均平方差です。範囲:
  • add_time_series_nameこのパラメーターをtrueに設定すると、時系列属性の名前がプレフィックスとして機能属性の名前に追加されます。結果のExampleSetには、1つの例とn個の属性があり、n = <時系列の数> x <機能の数>です。このパラメーターがfalseに設定されている場合、 time seriesという名前の追加属性が時系列の名前とともに追加されます。結果のExampleSetには、n = <時系列の数>およびm = <機能の数>のn個の例とm + 1属性が含まれます。 時系列属性の役割はidに設定されます。範囲:
  • ignore_invalid_valuesこのパラメーターがtrueに設定されている場合、無効な値(欠損、正および負の無限大)は、フィーチャの計算で無視されます。このパラメーターがfalseに設定され、時系列で無効な値が発生すると、UserErrorがスローされます。範囲:

チュートリアルプロセス

ヒューロン湖の時系列に放物線を適合

このチュートリアルプロセスでは、放物線(2度の多項式関数)をヒューロン湖の時系列データセットに適合させます。適合係数と不一致は、結果ポートに機能として提供されます。また、フィットされた関数を元のデータセットと比較するために、フィットされたExampleSetが取得されます。詳細な説明については、プロセスのコメントを参照してください。

線形フィットのフィット係数を特徴として使用

このチュートリアルプロセスでは、係数の抽出(多項式フィット)演算子を使用して、ガス価格データセットのウィンドウで線形フィットを実行し、係数をウィンドウの機能として使用します。これらのフィーチャデータセットを使用して、ランダムフォレストモデルをトレーニングし、翌日のガス価格を予測します。

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