問題タブ [rapidminer]

プロジェクトで Rapidminer を使用する方法を学んでいます。私はある時点で立ち往生しています。次のようなデータセットがあります。国があります。国ごとに、1990 年から 2012 年までのいくつかの値 (たとえば、メダル) を追跡しています。例として：

• 国 年 ゴールド シルバー ブロンズ

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私がやりたいことは、欠損値を置き換えることです。たとえば、スペインでは 1992 年に銀メダルの値が欠落しています。スペインで利用可能なシルバー データの平均を見つけ、欠損値をそれで置き換えたいと考えています。これどうやってするの？Rapidminer の現在のモジュールがこれを行うことができない場合、何らかのマクロなどがありますか? Excel を使用してデータを前処理することもできます (ただし、その方法は)???.

結果 (ドキュメントの出現) を最も頻度の高いもの (最も人気のある 10 個) でフィルター処理したいと考えています。それ、どうやったら出来るの？

スクリプト化されたプロセスによって収集されたデータのコレクションを保存および分析するために、RapidMiner を使用することを検討しています。コマンドライン スクリプトから CSV ファイルを RapidMiner リポジトリにインポートする方法はありますか?

RM フォーラムでこの質問をしましたが、誰も答えませんでした。SVM予測モデルを作成しましたが、ある日突然エラーが発生するまで機能していました「パラメータ「kernel_type」が「多項式」に設定されたAttributeWeightsを配信できません。」もう。

Rapidminer 5.2 を使用してデシジョン ツリーのモデルを設計しました Java を使用して結果を実装および表示したい Rapidminer から生成された xml を使用し、Java でプロセスを process.run() として実行します しかし、Java を使用してデシジョン ツリーを表示したい

私はrapidminerで作業しています.数値フィールド（属性）を持つデータセットがあります.この機能のすべての値に定数（1など）を単純に追加したい.

どうすればいいですか？これまでのところ、簡単なものは見つかりませんでした。

私はかなり大きなデータセット (770K レコード、2K 属性、これらの属性のほとんどすべてが二項ですが整数形式) で作業しています。

10 倍の交差検証を使用してデータに決定木を適用したいのですが、いくつか問題があります。

1.決定木 (深さ 10 など) のトレーニングに時間がかかるのはなぜですか? 実際には、ツリーをトレーニングする前にデータを元のサイズの 40% (~320K レコード) に調整します (不均衡であるため) が、それでも多くの時間がかかります。同じパフォーマンスをもたらす他のバージョンのディシジョン ツリーはありますか時間がかかりませんか？(属性を 2 項形式にすると高速になりますか?)

2.決定木のパラメータを最適化するにはどうすればよいですか? X-validation 全体で最適化する必要がありますか?

多くの属性 (2k) を持つデータセットがあり、そのうちのいくつか (約 10) はバイナリではなく、残りはバイナリ (0,1) です。これらのバイナリ属性の値の型を integer から binomial に変更したいと考えています。機能の名前は固定されていません。値に基づいて行いたいです。(つまり、値が 0,1 のすべての属性の値の型を整数から二項に変更します)

Rapid Miner でこれを行う直接的な方法はありますか?

Rapidminerでは、 FPgrowthアルゴリズムのアプリケーションは属性のインスタンスを提供しませんでしたが、属性の名前とそのサポートを提供します。私の質問は、を介して属性の値を取得する方法ですGroovy。ありがとう