・Partitioning
KNIME
機械学習
分類問題
・X-Aggregator
・X-Partitioner
・CSV Reader
・Partitioning
・Random Forest Learner
・Random Forest Predictor
・Scorer
・モデルの汎化性能を評価する目的で、交差検証(Cross Validation)してみようと思った。 ・通常、機械学習の際には、データを学習用とテスト用に分割する。Cross Validationでは、これを何度も実施して、予測性能を検証することになる。例えば、学習用デー…
KNIME
機械学習
分類問題
・File Reader
・Partitioning
・Random Forest Learner
・Random Forest Predictor
・Scorer (javascript)
・Math Foumula
・Sorter
・RowID
・Bar Chart
・以前に記載した通り、機械学習では、無駄な特徴量は捨てるか省くかした方が良い。 ・Random Forestで特徴量の大切さ(寄与度?)を算出する手法がないかと調べてみたところ、Random Forest Learnerノードの真ん中の出力ポートAttribute Statisticsを利用す…
KNIME
機械学習
回帰問題
・File Reader
・Scatter Plot
・Partitioning
・Random Forest Learner (Regression)
・Random Forest Predictor (Regression)
・Numeric Score
・分類問題を試してみたので、次は回帰問題を試してみたい。 ・やり方は分類問題と全く同じで、Random Forestの回帰問題版を使用した(下図) ・サンプルデータセットとしては、ボストン家賃データセットを用いた。その他の設定はすべてデフォルトで、モデル…
KNIME
機械学習
分類問題
・File Reader
・Partitioning
・Random Forest Learner
・Random Forest Predictor
・Scorer (javascript)
・機械学習の教師あり学習というものをKNIMEでやってみたく、多くの場合で用いられるRandom Forestという手法を試してみた。 ・データのサンプルは、教師あり学習の分類問題で一般的なIris分類問題(アヤメの分類問題)を用いた。 ・一連の流れをフローで組…