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。

Materialize Data

概要

この演算子は、メモリ内のデータの新しいコピーを作成します。

詳細

Materialize Dataオペレーターは、メモリー内にデータの新鮮でクリーンなコピーを作成します。多くのビューやデータコピーを含む大規模な前処理チェーンの後に役立つ場合があります。このような場合、メモリクリーンアップ演算子(Free Memory演算子など)と組み合わせて使用​​すると特に便利です。

入力

  • サンプル入力 (IOObject)この入力ポートには、ExampleSetが必要です。これは、添付のプロセス例のサブプロセス演算子の出力です。他の演算子の出力も入力として使用できます。

出力

  • 設定出力の例 (IOObject)ExampleSetの新鮮でクリーンなコピーがこのポートを介して配信されます。
  • オリジナル (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

  • datamanagementこれはエキスパートパラメータです。さまざまなオプションがあり、ユーザーはそれらのいずれかを選択できます。 範囲:選択

チュートリアルプロセス

ExampleSetの新しいコピーを作成

これは、データのマテリアライズ演算子の使用方法を示す非常にシンプルなプロセス例です。 「労働交渉」データセットは、Retrieveオペレーターを使用してロードされます。サブプロセス演算子が適用されます。ここではダミー演算子として使用されるため、サブプロセス演算子には演算子は適用されません。サブプロセスに多くのビューまたはデータコピーを含む大きな前処理チェーンがあり、サブプロセスの完了後にデータの新しいコピーが必要だとします。データのマテリアライズオペレーターは、サブプロセスオペレーターの後に適用され、データの新しいクリーンコピーを作成します。このプロセス例は、この演算子の適用方法のみを説明することを目的としているため、この例のプロセスでは大きな前処理タスクは実行されませんでした。

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