오렌지 (GUI)를 통한 테스트 학습자 및 혼란 매트릭스 사용 방법

Question

오렌지 GUI를 처음 사용했습니다. 클러스터 ID와 같은 오래된 레이블로 일부 데이터를 테스트합니다. 그런 다음 K-means 클러스터링을 사용하여 클러스터 ID의 새 레이블로 생성 된 새 특성을 사용하여 새 데이터를 생성합니다. 그러나 문제는 다음과 같이 Old GUI와 새 라벨 사이의 클러스터링 효과를 평가하기 위해 Orange GUI에서 작동하는 방법을 모른다는 것입니다.

(1) 혼동 매트릭스 (k- 직접 클러스터링을 의미합니다. 그리고 나는 내 데이터를 훈련시킬 필요가 있다고 생각한다. 그러나 나는 훈련 방법을 알고 훈련 데이터를 가지고 과 비교하여 혼란 행렬을 얻지 못했습니다.

(2) ROC (GUI)도 연결할 수 없습니다. 그리고 나는 시험 학습자와 실험 매트릭스가 작동하는 경우 ROC가 일 수 있다고 추측합니다.

오렌지 (GUI)를 사용했다면 도움을 주시면 감사하겠습니다. K- 평균 클러스터링 효과를 평가하기 위해 이러한 아이콘과 연결을 처리하는 방법을 안내해주기를 바랍니다. 고맙습니다!

내 설명이 좋지 않은 경우 여기에 메시지를 남겨 둘 수 있으며 매일 아침과 저녁에 확인합니다. 우리 나라는 UTC +8 지역을 채택했습니다.

:-)

Answer 1

혼란 매트릭스 및 ROC 분석 테스트 학습자 위젯 온 분류의 결과를 분석하기위한 위젯이다. 클러스터링을위한

위젯이 데이터 세트에 대한 클러스터 레이블 열을 추가 할 수 있지만 예측에 이러한 열을 설정 할 위젯이 없습니다 : 그런 평가를위한 일반적인 스키마입니다. 현재 위젯 세트에는 학습자가 감독되지 않은 방법을 사용할 수있는 방법이 없으므로 분류 평가 설정에서 위젯을 사용하여 결과를 분석 할 수 없습니다.