2017-10-19 8 views
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J'apprends avec RapidMiner et j'aimerais exécuter Linear Regresion sur mon ensemble de données. Mais je reçois une erreur que cette méthode/technique ne peut pas gérer les attributs polynomiaux.RapidMiner - modifier les attributs polynomiaux en nombres/entiers

Quelle est la meilleure façon de résoudre ce problème? Ces attributs sont des chaînes de base et des entrées très importantes. Y a-t-il une technique quelconque pour convertir ces chaînes, attributs polynomiaux, en nombres ou entiers ou autre chose?

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Pouvez-vous nous laisser voir un échantillon de vos données ainsi que quelques indications sur la fonction que vous souhaitez adapter? –

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Vous pouvez considérer comment transformer les données polynomiales, multiplier les termes fixes peut être un bon début. – shane

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RapidMiner offre plusieurs opérateurs qui vous aident à changer le type d'un attribut.

Vous pouvez les trouver sous: Blending -> Attributs -> Types

Dans votre cas, le meilleur choix serait probablement la nominale à numérique. En général, vous choisissez un de ces deux transformations, ou types de codage:

  • entiers uniques, qui attribue à chaque valeur de chaîne un numéro unique
  • mannequin de codage, qui crée un nouvel attribut pour chaque valeur. Ce nouvel attribut est alors 0 ou 1.

Pour une régression linéaire, je recommande d'utiliser le codage fictif, car il n'introduit aucun biais, en fonction du nombre affecté.

N'hésitez pas à poser d'autres questions ou à les signaler de nouveau dans le RapidMiner community forum.