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 to Data

概要

この演算子は、パフォーマンス演算子によって生成されたパフォーマンスベクトルをサンプルセットに変換するために使用されます。

詳細

オペレーターは、入力データの各パフォーマンス基準ごとに1行と列のセットを含むサンプルセットを作成します。Criterion列には基準の名前が含まれ、Value、Standard Deviation、Varianceには値とその統計プロパティがリストされます。

入力

  • パフォーマンスベクトル (パフォーマンスベクトル)このポートはパフォーマンスベクトルを想定しています。これは、添付のプロセス例の検証演算子の出力です。他のパフォーマンスオペレーターの出力も入力として使用できます。

出力

  • サンプルセット(IOObject)Performance Vectorの変換から生じるExampleSet。
  • パフォーマンスベクトル(パフォーマンスベクトル)入力として与えられたパフォーマンスベクトルは、このポートを介して出力に変更されることなく渡されます。これは通常、他の演算子で同じパフォーマンスベクトルを再利用するか、結果ワークスペースで表示するために使用されます。

チュートリアルプロセス

予測のパフォーマンスを評価

このプロセスは、Sonarサンプルデータセットを取得するRetrieveオペレーター、単純なNaive Bayesモデルを評価するCross Validationオペレーター、およびPerformance to Dataオペレーターの3つの部分で構成されています。

パフォーマンスからデータへの演算子は、クロス検証演算子から出力されるパフォーマンスベクトルを単にExampleSetに変換します。結果ビューで、このExampleSetと元のパフォーマンスベクターを確認できます。

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