将 kNN 模型应用于 RapidMiner 中的整个数据集

Posted 2023-03-13

【中文标题】将 kNN 模型应用于 RapidMiner 中的整个数据集

【英文标题】：Apply kNN model to whole dataset in RapidMiner

【发布时间】：2018-03-06 17:28:40

【问题描述】：

这里是初学者 RapidMiner 问题。假设我通过例如完成了一个预测性 kNN 模型的开发。交叉验证，我现在想用这个模型对我处理过的整个数据集（训练和测试集）进行预测，这是怎么做的？我尝试了以下方法：

但是每个对象的“标签”都包含在其自己的最近邻域中，因此如果 k = 1，则预测误差 = 0，这显然不应该发生。

【参考方案1】：

好的，可以通过从“交叉验证”中提取“测试集”来完成，如下所示：

所以基本上整个数据集是使用交叉验证时的测试和训练集，并且预测也作为额外的列包含在输出中，但不确定它们是平均值还是只是最新的迭代。

【讨论】：

啊，对不起，如果我把你的问题弄错了。顺便说一句，共享 RapidMiner 进程的 XML 文件非常方便。

没有问题感谢您的回答。这是一个棘手的问题，因为 kNN 在训练/测试方面是一个特例，这里有一个有趣的讨论：***.com/questions/10814731/…

【参考方案2】：

你是对的，将模型应用于训练它的相同数据是错误的。通常情况下，谁会在其中设置一部分数据用于训练模型，然后将另一部分数据（未参与训练）用于测试。

请记住，交叉验证通常不是训练的一部分，而是一种确保您的模型稳定且不会在提供的数据上过度训练的方法。

我可以推荐观看 applying、testing 和 validating 上的 RapidMiner 教程视频。

您也可以在RapidMiner community forum 中进一步提问或重新发布问题。