Icon

SPO KNIME (1)

Učitavanje i analiza podataka

Popunjavanje podataka koji imaju null vrijednosti

Transformacija podataka

Klasifikacija riska bez ML

Diskretizacija podataka

Ekstrakcija značajki (Feature Engineering)

Redukcija

Učenje modela i evaluacija

Evaluacija

Učitavanje podataka
CSV Reader
Statistika
Statistics
Korelacija atributa i uticaj na učenje modela
Heatmap
Dodavanje nedostajućih vrijednosti za numeričke i kategoričke kolone po mean i MUV
Missing Value
Min-max normalizacija podataka
Normalizer
Age Numeric Binner
Numeric Binner
Admission Grade Numeric Binner
Numeric Binner
Academic Trend Calculation
Math Formula
Target kolona numerizacija u vidu 0-Dropout, 1-Enrolled, 2-Graduate
Category to Number
Dodjela boja svim kategorijama Target kolone
Color Manager
Line Plot
Distribucija akademskog uspjeha studenata 1
Histogram
Min-max normalizacija podataka
Normalizer
Target kolona numerizacija u vidu 0-Dropout, 1-Enrolled, 2-Graduate
Category to Number
GroupBy
Odabir atributa za treniranje modela
Column Filter
Distribucija akademskog uspjeha studenata 2
Histogram
Treniranje Random Forest modela za predikciju statusa studenta
Random Forest Learner
Success Rate Calculation (2nd sem)
Math Formula
Predikcija statusa studenta na testnom skupu
Random Forest Predictor
Podjela podataka na trening i test skup
Table Partitioner
Risk Classification
Rule Engine
Izbacivanje manje relevantnih kolona za učenje modela (threshold=0.9)
Correlation Filter
Dodjela boja svim kategorijama Target kolone
Color Manager
Success Rate Calculation (1st sem)
Math Formula
Smanjenje dimenzionalnosti
PCA
Dodavanje nedostajućih vrijednosti zbog dijeljenja sa 0 u sucess rate-ovima
Missing Value
Evaluacija modela pomoću matrice konfuzije i tačnosti
Scorer
Korištenje relevantnih kolona za rule engine
Column Filter
ROC analiza za dropout klasu
ROC Curve
Računanje korelacije između numeričkih kolona
Linear Correlation
1st sem grade vs 2nd sem grade
Scatter Plot
Vizualizacija grupisanja studenata pomoću PCA redukcije dimenzionalnosti
Scatter Plot
Probability Scatter plot za Dropout vs Graduate
Scatter Plot

Nodes

Extensions

Links

Download

To use this workflow in KNIME, download it from the below URL and open it in KNIME:

Download Workflow
Created by: mahmu
Created at: 2026-05-05
On NodePit since: 2026-05-19
Last update: 2026-05-20
Created with KNIME version: v5.11.0

Deploy, schedule, execute, and monitor your KNIME workflows locally, in the cloud or on-premises – with our brand new NodePit Runner.

Try NodePit Runner!