machine-learning - Orange を使用した Test Learners と Confusion Matrix の使用方法 (GUI)

Question

Orange GUI を使用するのは初めてです。クラスター ID などの古いラベルでいくつかのデータをテストします。次に、K-means クラスタリングを使用して、クラスター ID の新しいラベルによって生成された新しい属性を持つ新しいデータを生成します。しかし問題は、次のように古いラベルと新しいラベルの間のクラスタリング効果を評価するために Orange GUI を操作する方法がわからないことです。

(1) 混同行列 (GUI) は、k-means クラスタリングの出力データに直接接続できません。そして、データをトレーニングする必要があると思います。しかし、それを訓練し、訓練データを取得してラベル付きデータと比較して混同行列を取得する方法がわかりません。

(2) ROC(GUI)でも接続できません。そして、テスト学習者と混同マトリックスが機能した後、ROC が機能している可能性があると推測します。

Orange(GUI) を使用したことがある場合は、助けていただければ幸いです。k-means クラスタリング効果を評価するためにこれらのアイコンと接続を処理する方法を教えていただければ幸いです。ありがとうございました！

私の説明が不十分な場合は、ここにメッセージを残していただければ、毎日朝晩チェックします。私の国は UTC +8 ゾーンを採用しています。

:-)

Answer 1

混同行列と ROC 分析は、Test Learners ウィジェットからの分類結果を分析することを目的としたウィジェットです。このような評価の典型的なスキーマは次のとおりです。

クラスタリング用のウィジェットは、クラスター ラベルを含む列をデータ セットに追加できますが、そのような列を予測変数に変換するウィジェットはありません。現在の一連のウィジェットでは、教師なしメソッドを学習者として使用する方法がないため、ウィジェットを使用して分類評価セットアップで結果を分析する方法がありません。