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05 Machine Learning - Solucion

Machine Learning - Exercise (Solution)

This workflow shows a solution to a hands-on exercise in the L1-DS Introduction to KNIME Analytics Platform for Data Scientists - Basics course

Tarea 1: Regresión Lineal1. Lea el archivo adult_joined.table ejecutando los nodos Table Reader y Missing Value2. Divida los datos en un conjunto de entrenamiento (75 %) y un conjunto de prueba (25 %). Dividir aleatoriamente usandoel nodo Partitioning.3. Entrene un modelo de regresión lineal en el conjunto de entrenamiento para predecir las horas de trabajo semanales.4. Utilice todas las columnas excepto la columna "ID" para la predicción.5. Aplique el modelo al conjunto de prueba.6. Evalúe el rendimiento del modelo de regresión lineal con el nodo Numeric Scorer. Arriba: train set (75%)Abajo: test set (25%)Partición AleatoriaEntrenamiento del Modelopara predecir las horas semanalesAplicar el modelo al test setEvaluar el rendimientodel modeloLeer Datosadult_joined.table Partitioning Linear RegressionLearner RegressionPredictor Numeric Scorer Missing Value Table Reader Tarea 1: Regresión Lineal1. Lea el archivo adult_joined.table ejecutando los nodos Table Reader y Missing Value2. Divida los datos en un conjunto de entrenamiento (75 %) y un conjunto de prueba (25 %). Dividir aleatoriamente usandoel nodo Partitioning.3. Entrene un modelo de regresión lineal en el conjunto de entrenamiento para predecir las horas de trabajo semanales.4. Utilice todas las columnas excepto la columna "ID" para la predicción.5. Aplique el modelo al conjunto de prueba.6. Evalúe el rendimiento del modelo de regresión lineal con el nodo Numeric Scorer. Arriba: train set (75%)Abajo: test set (25%)Partición AleatoriaEntrenamiento del Modelopara predecir las horas semanalesAplicar el modelo al test setEvaluar el rendimientodel modeloLeer Datosadult_joined.tablePartitioning Linear RegressionLearner RegressionPredictor Numeric Scorer Missing Value Table Reader

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