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03_​特徴選択の実行

特徴選択の実行
特徴選択の実行このワークフローは、事前に構成された「Forward Feature Selection」メタノードを使用して、特徴選択する方法を示しています。「Naive Bayes Learner」ノードを使用したFeature Selection ループの各反復で最も有用な特徴が1つずつ追加され、モデルの品質が計算されます。ループ終了後に作成されたモデルを用い「Feature Selection Filter」ノードで出力テーブルに含める列を選択します。 メタノードをダブルクリックしてコンテンツを表示し、必要に応じて「learner / predictor 」ノードを変更します tableファイル読込み特徴を選択 Table Reader Forward FeatureSelection 特徴選択の実行このワークフローは、事前に構成された「Forward Feature Selection」メタノードを使用して、特徴選択する方法を示しています。「Naive Bayes Learner」ノードを使用したFeature Selection ループの各反復で最も有用な特徴が1つずつ追加され、モデルの品質が計算されます。ループ終了後に作成されたモデルを用い「Feature Selection Filter」ノードで出力テーブルに含める列を選択します。 メタノードをダブルクリックしてコンテンツを表示し、必要に応じて「learner / predictor 」ノードを変更します tableファイル読込み特徴を選択 Table Reader Forward FeatureSelection

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Created by: Adrian Nembach
Created at: 2016-06-10
On NodePit since: 2021-08-07
Last update: 2024-11-17
Created with KNIME version: v4.3.3
Tags: feature selectionfeature eliminationforward feature selectiondimension reduction

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