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。

Performance (Min-Max)

概要

この演算子はパフォーマンスベクトルを取得し、すべての基準を最小または最大の基準に入れます。これにより、平均または任意の重み付きの組み合わせの代わりに最小が提供されます。

詳細

パフォーマンス(最小-最大)演算子は、指定されたパフォーマンスベクトルの各パフォーマンス基準の周りに最小-最大基準をラップします。この基準は、平均的な適合度または任意の重みの代わりに、達成された最小適合度を使用します。平均値は同じままであり、フィットネス値のみが変化することに注意してください。

入力

  • パフォーマンス (パフォーマンスベクトル)この入力ポートには、パフォーマンスベクトルが必要です。パフォーマンスベクトルは、パフォーマンス基準値のリストです。

出力

  • パフォーマンス(パフォーマンスベクトル)結果のパフォーマンスベクトルは、このポートを介して返されます。

パラメーター

  • minimum_weightこのパラメーターは、平均フィットネスに対する最小フィットネスの重みを定義します。 範囲:実数

チュートリアルプロセス

パフォーマンス(最小-最大)演算子の概要

このプロセス例は、サブプロセス演算子で始まります。サブプロセスはパフォーマンスベクトルを提供します。ここにブレークポイントが挿入されるため、パフォーマンスベクトルを確認できます。このパフォーマンスベクトルは、パフォーマンス(最小-最大)演算子への入力として提供されます。この演算子は、指定されたパフォーマンスベクトルの各パフォーマンス基準を最小-最大基準でラップします。結果のパフォーマンスベクトルは、結果ワークスペースで確認できます。

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