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Validation croisée à l'aide de Knime

2017-10-11 8 views
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J'utilise Knime et j'ai créé un réseau neuronal en utilisant MLP (MultiLayer Perceptron). Ça fonctionne bien. Vous pouvez ignorer tous les nœuds jaunes car tout ce qu'ils font est de reformater la feuille de données.Validation croisée à l'aide de Knime

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Cela fonctionne, mais je voudrais intégrer la validation croisée dans le mélange. Il y a un manque d'exemples de travail et donc je me bats. Je regarde X-Partitioner et X-Aggregator nœuds mais je n'ai aucune idée de comment les utiliser dans mon réseau.

Quelqu'un peut-il m'aider?

Source

2017-10-11 Bolboa

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Il est un exemple avec SVM d'apprentissage/Predictor dans le serveur exemple public: '04_Analytics' /' 11_Optimization'/'01_Cross_Validation_with_SVM' Cela devrait être un bon point de départ, mais vous devriez lire le' X- Partitioner', documentation du noeud 'X-Aggregator' aussi. –

Répondre

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La réponse était assez simple. Le nœud X-partitioner remplace le nœud Partitioner. Le nœud X-Aggregator est placé après le prédicteur MLP. Le nœud X-Aggregator est chargé de boucler le réseau neuronal.

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Source

2017-10-12 22:52:37 Bolboa

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