rapidminer

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    급속한 광부에서 속성에 대한 서수 데이터 유형을 정의하려면 어떻게해야합니까? 예를 들어, 혈압 속성에는 3 가지 값 (높음, 보통, 낮음) 또는 높고 정상적인 값이있는 콜레스테롤 및 이와 같은 다른 속성이 있습니다. 이러한 속성에 대한 정수 데이터 유형을 설정해야합니까?

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    저는 두 가지 데이터 세트를 Excel에 포함 시켰습니다. 는 몇 가지를주의하십시오 : 여기 내 데이터와 같은 모습입니다 ID 3 1 Sheet1에있는 전화가 시트 2에서 다릅니다; 2 - ID 4의 경우 sheet2에는 전화 번호가 있지만 sheet1에는 전화 번호가 없습니다. 내가 원하는 것은 모든 정보가 들어있는 두 장의 조합입니다. 따라서 누락 된

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    Rapidminer에서 mysql 데이터베이스에 연결하고 싶습니다. 확실하지는 않지만 데이터베이스에 액세스하려면 먼저 mySQL 시스템에서 GRANT ALL 문자열을 실행해야합니다. 다음과 같이 표시됩니다. GRANT ALL ON . @password IDENTIFIED BY 'password'사용자에게; IPADRESS는 원격 컴퓨터의 ipadress이고

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    R에서 클래스를 1로 예측하는 확률 임계 값을 어떻게 변경할 수 있습니까? 임계 값 적용 연산자가 적용됩니다. R에서 어떻게 같은 것을 얻을 수 있습니까? svm_model1 <- svm(x,y,probability = TRUE) summary(svm_model1) pred <- predict(svm_model1,x,probability = TRUE)

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    "Rapid miner"도구를 처음 사용했습니다. 내 프로세스에는 두 가지 데이터 세트가 있습니다. 이 과정을 만들려면 이 RapidMiner에 첫 번째 데이터 세트를 속성 추가] 및 형식 변환 연산자를 생성 사용해야 한 자동차 이름 : 내가 뭘 원하는 다음을 수행하는 과정을 생성한다 두 번째 데이터 세트에는 이름 속성이 있습니다. 이름은 자동차 이름으로

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    ASCII 문자열 형태의 속성을 가진 데이터 세트가 있습니다. 문자의 의미는 "L2A", "L", "2"및 "A"입니다. "각각은 다른 것을 나타냅니다). 어떻게이 문자열을 해당 구성 문자로 분할합니까? 나는 "Split"에 대해 알고 있지만 delimeter가 없을 때 어떻게 사용하는지 모르겠습니다.

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    텍스트 분류 사례의 학습 과정에서 process document 모듈에서 생성 된 단어 목록의 길이는 약 15000 자입니다. 다른 측면에서 기능 선택 모듈 (예 : weight by information gain 및 select by weight)을 적용하여 상위 500 개 기능을 선택했습니다. 단어 목록과 선택한 가중치가 모두 저장됩니다. 생성 된 50

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    누군가가 가장 잘 알려진 datamining 오픈 소스 도구의 장단점을 설명 할 수 있습니까? 모든 지역 나는 RapidMiner, 웨카, 오렌지, KNIME 최고의 것들 읽어 보시기 바랍니다. look at this blog post 누군가가 작은 글 머리표 목록에서 빠른 기술 비교를 할 수 있습니까? 그것은 분류 알고리즘 (나이브 베이 즈, SVM, C

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    데이터 세트에서 k-means 클러스터링을 구현했습니다. 나는 급속 광부에서 주어진 병렬 및 편차 차트를보고 클러스터링 k를 분석하려고 시도했다. 목표는 클러스터의 동질성을 분석하는 것입니다. 주어진 다양한 성능 모델 중 연산자 "클러스터 거리 성능"연산자가 k- 평균 클러스터링 결과에 사용됩니다. 이러한 분석을 제공 할 수있는 다른 연산자가 있습니까? 데

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    현재 RapidMiner에서 작업 중이며 xthon 파일에있는 RapidMiner 결과를 txt 파일로 복사하여 Python으로 처리해야합니다. 나는 칼럼 A (A1-A1500)와 칼럼 C (C1-C1500)의 파일명에 평범한 텍스트를 가지고있다. 내 질문 : 어떤 가능성 (난 xlrd 모듈을 생각하고 있어요) 열 A에있는 모든 셀의 내용을 읽고 해당 C