RapidMiner : 기존 훈련 된 모델을 다시 실행하지 않고 새로운 사례 분류

Question

훈련 된 모델을 다시 실행하지 않고 훈련 된 모델에 대한 새로운 사례에 대해 분류를 실행하려면 어떻게해야합니까?

훈련 된 모델은 처리하는 데 약간의 시간이 걸리며, 훈련 데이터가 사용될 때마다 기다릴 필요없이 새로운 관측을 분류하여 모델을 다시 만듭니다.

이 두 프로세스를 분리 한 적이 한 번도 없었습니다. 나는 이러한 프로세스를 독립적으로 실행하는 것을 모르기 때문에 항상 같은 프로세스 흐름 창에있었습니다.

Answer 1

훈련 된 모델을 저장소 (Store 연산자 사용) 또는 파일 (연산자 "쓰기 모델")에 저장할 수 있습니다. 일반적으로 "Store"연산자를 사용하고 "Retrieve"연산자를 사용하여 저장소에서 모델을 읽습니다. 동일한 프로세스 또는 다른 프로세스에서.

RapidMiner가 Model 객체를 가져 오지 않고 IOObject를 처리하지만 프로세스가 실행되고 IOObejct의 메타 데이터가 전파 된 후에 메시지가 사라질 수 있다고 설명 할 수 있습니다.

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<process version="5.3.013"> 
    <context> 
    <input/> 
    <output/> 
    <macros/> 
    </context> 
    <operator activated="true" class="process" compatibility="5.3.013" expanded="true" name="Process"> 
    <process expanded="true"> 
     <operator activated="true" class="retrieve" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="60" name="Retrieve Golf" width="90" x="45" y="75"> 
     <parameter key="repository_entry" value="//Samples/data/Golf"/> 
     </operator> 
     <operator activated="true" class="decision_tree" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="76" name="Decision Tree" width="90" x="179" y="75"/> 
     <operator activated="true" class="store" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="60" name="Store" width="90" x="313" y="75"> 
     <parameter key="repository_entry" value="my_model"/> 
     </operator> 
     <operator activated="true" class="retrieve" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="60" name="Retrieve" width="90" x="45" y="210"> 
     <parameter key="repository_entry" value="my_model"/> 
     </operator> 
     <operator activated="true" class="retrieve" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="60" name="Retrieve Golf-Testset" width="90" x="45" y="300"> 
     <parameter key="repository_entry" value="//Samples/data/Golf-Testset"/> 
     </operator> 
     <operator activated="true" class="apply_model" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="76" name="Apply Model" width="90" x="179" y="210"> 
     <list key="application_parameters"/> 
     </operator> 
     <connect from_op="Retrieve Golf" from_port="output" to_op="Decision Tree" to_port="training set"/> 
     <connect from_op="Decision Tree" from_port="model" to_op="Store" to_port="input"/> 
     <connect from_op="Retrieve" from_port="output" to_op="Apply Model" to_port="model"/> 
     <connect from_op="Retrieve Golf-Testset" from_port="output" to_op="Apply Model" to_port="unlabelled data"/> 
     <connect from_op="Apply Model" from_port="labelled data" to_port="result 1"/> 
     <portSpacing port="source_input 1" spacing="0"/> 
     <portSpacing port="sink_result 1" spacing="0"/> 
     <portSpacing port="sink_result 2" spacing="0"/> 
    </process> 
    </operator> 
</process>