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Orange 3 & Vorhersagen


Zeigt Modellvorhersagen für Daten an.
Eingänge
  • Daten: Eingabedatendatei
  • Prädiktoren: Prädiktoren, die in Daten verwendet werden sollen
Ausgänge
  • Vorhersagen: Daten mit hinzugefügten Vorhersagen
  • Bewertungsergebnisse: Ergebnisse der Prüfung von Klassifizierungsalgorithmen
Das Widget empfängt einen Datensatz und einen oder mehrere Prädiktoren (Vorhersagemodelle, keine Lernalgorithmen - siehe Beispiel unten). Erstellt Daten und Prognosen.

  1. Eingabeinformationen, nämlich die Anzahl der vorherzusagenden Fälle, die Anzahl der Prädiktoren und die Aufgabe (Klassifizierung oder Regression). Wenn Sie die Datentabelle nach Attributen sortiert haben und die ursprüngliche Ansicht anzeigen möchten, drücken Sie Stellen Sie die ursprüngliche Bestellung wieder her .
  2. Sie können Optionen für die Klassifizierung auswählen. Wenn Klasse schätzen Wenn diese Option aktiviert ist, enthält die Ansicht Informationen zur erwarteten Klasse. wenn wird geprüft Voraussichtliche Wahrscheinlichkeiten für Die Ansicht enthält Informationen zu den von Klassifizierern vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten. Sie können auch die vorhergesagte Klasse auswählen, die in der Ansicht angezeigt wird. Wahl Verteilerbalken zeichnen bietet eine Visualisierung der Wahrscheinlichkeiten.
  3. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Vollständigen Datensatz anzeigen Sie können die gesamte Datentabelle anzeigen (andernfalls wird nur die Klassenvariable angezeigt).
  4. Wählen Sie den gewünschten Ausgang.
  5. Vorhersagen.
Widget zeigt Wahrscheinlichkeiten und endgültige Entscheidungen Vorhersagemodelle . Die Widget-Ausgabe ist ein weiteres Dataset, an das Vorhersagen als neue Metaattribute angehängt werden. Sie können auswählen, welche Funktionen Sie ausgeben möchten (Originaldaten, Vorhersagen, Wahrscheinlichkeiten). Das Ergebnis ist in zu sehen Datentabelle . Wenn die vorhergesagten Daten reale Klassenwerte enthalten, kann das Vorhersageergebnis auch in angezeigt werden Verwirrungsmatrix .

Beispiele

Im ersten Beispiel werden wir verwenden Datum Abrieb - Zug z Widget Datensätze . Dies sind Daten zum Verschleiß der Mitarbeiter. Mit anderen Worten, wir möchten wissen, ob ein Mitarbeiter zurücktritt oder nicht. Wir werden ein Vorhersagemodell mit erstellen Widget Strom und wir beobachten Wahrscheinlichkeiten in Vorhersagen .
Für Vorhersagen benötigen wir beide Trainingsdaten, die wir in die erste geladen haben Widget Datensätze, Also die Daten, die vorhersagen, welche wir in die nächsten laden werden Widget Datensätze . Diesmal wir werden verwenden Abnutzungsvorhersage Daten. Hängen Sie den zweiten Datensatz an an Vorhersagen . Wir sehen jetzt Vorhersagen für drei Instanzen von Daten aus dem zweiten Datensatz.
Modell Baum sagt voraus, dass keiner der Mitarbeiter das Unternehmen verlassen wird. Sie können ein anderes Modell ausprobieren, um festzustellen, ob sich die Vorhersagen ändern. Oder testen Sie den prädiktiven Score zuerst in Widget Test und Punktzahl .


Im zweiten Beispiel werden wir sehen, wie man es richtig benutzt Vorverarbeitung s Vorhersagen nebo Test und Punktzahl .
Diesmal verwenden wir Datum Herzkrankheit.tab z Widget Reichen Sie das . Verwenden Sie das Dropdown-Menü, um auf Ihre Daten zuzugreifen. Dies ist ein Datensatz mit 303 Patienten, die zum Arzt kamen und Brustschmerzen hatten. Nach dem Test wurde bei einigen Patienten eine Verengung des Mittelwerts festgestellt, bei anderen nicht (dies ist unsere Klassenvariable).
Herzkrankheitsdaten haben einige fehlende Werte und wir sollten dafür verantwortlich sein. Zuerst teilen wir die Datendatei in Zug- und Testdaten mit Daten-Sampler .
Dann werden wir senden Datenmuster do Vorverarbeitung . Wir werden Werte für fehlende Werte unterstellen Sie können jedoch eine beliebige Kombination von Präprozessoren für Ihre Daten ausprobieren. Vorläufig verarbeitet Daten werden an gesendet Logistische Regression und erstelltes Modell in Vorhersagen .
Schließlich Vorhersagen Sie benötigen auch Daten zur Vorhersage. Ausgabe Daten-Sampler wir werden verwenden zur Vorhersage, aber diesmal nicht Datenprobe das Verbleibende Daten Dies sind Daten, die nicht für das Modelltraining verwendet wurden.
Beachten Sie, wie wir die restlichen Daten direkt an senden Prognosen, ohne zu müssen durchführen Vorverarbeitung. Dies liegt daran, dass Orange die Vorverarbeitung neuer Daten intern übernimmt, um Modelldesignfehler zu vermeiden. Der gleiche Präprozessor, der in den Trainingsdaten verwendet wird, wird für Vorhersagen verwendet. Das gleiche Verfahren gilt für: Test und Punktzahl .


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