Rapid Miner

Páginas: 100 (24900 palabras) Publicado: 26 de septiembre de 2012
RapidMiner: Tutorial online +
Operadores
Copyright © 2010 Leonardo M. Tito, Felipe Mullicundo. Se otorga permiso para copiar, distribuir y/o
modificar este documento bajo los términos de la Licencia de Documentación Libre de GNU, Versión 1.3 o
cualquier otra versión posterior publicada por la Free Software Foundation. Una copia de la licencia se
puede encontrar en el siguiente enlace:http://www.gnu.org/licenses/fdl-1.3.html

FECHA

AUTOR/A

VERSION

DETALLE

22/08/2010

Leonardo M. Tito, Felipe Mullicundo

0.1

Verión Inicial.

12/10/2010

Ing. Bernabeu Ricardo Dario

0.2

Revisión general.

Para ver la traducción no oficial de la Licencia de Documentación Libre de GNU, seguir el siguiente enlace:
http://stuff.danexnow.org/gfdl_es.html

1

INDICE
••

Instalación.
Tutorial de RapidMiner 5.0





























Ejemplo 1: Árbol de Decisión.
Ejemplo 2: Reglas de Asociación.
Ejemplo 3: Stacking.
Ejemplo 4: K-Medias.
Ejemplo 5: Visualización de SVM.
Ejemplo 6: Rellenado de valores faltantes.
Ejemplo 7: Generador de ruido.
Ejemplo 8: Unión de Conjuntos de Ejemplos.
Ejemplo9: Validación Cruzada Numérica.
Ejemplo 10: Aprendizaje sensitivo al costo y gráfico ROC.
Ejemplo 11: Aprendizaje de Costos Asimétricos.
Ejemplo 12: Aprendizaje Sensible al Costo.
Ejemplo 13: Análisis de Componentes Principales.
Ejemplo 14: Selección Forward.
Ejemplo 15: Selección Multiobjetivos.
Ejemplo 16: Validación Wrapper.
Ejemplo 17: YAGGA.
Ejemplo 18: Configuración atributosresultantes de YAGGA.
Ejemplo 19: Generación de Características Definidas por el Usuario.
Ejemplo 20: Ponderación Evolutiva.
Ejemplo 21: Visualización del Conjunto de Datos y Pesos.
Ejemplo 22: Optimización de Parámetros.
Ejemplo 23: Habilitador de Operadores.
Ejemplo 24: Umbral de Ponderación.
Ejemplo 25: Prueba de Significancia.
Ejemplo 26: Cálculos Basados en Grupos.

Anexo: Descripción delos Operadores utilizados en el Tutorial de RM5





1. Data Transformation → Aggregation → Aggregate
2. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation → Generation → Generate Attributes
3. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation → Generation → Generate ID
4. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation → Generation →Optimization → Optimize
by Generation (YAGGA)

◦ 5. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation → Principal Component Análisis
◦ 6. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation → Selection → Optimization → Optimize
Selection

◦ 7. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation → Selection → Optimization → Optimize
Selection(Evolutionary)

◦ 8. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation → Selection → Select Attributes
◦ 9. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation → Selection → Select by Weights
◦ 10. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation → Selection → Work on Subset

2

◦ 11. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation →Transformation → Singular Value
Decomposition
















12. Data Transformation → Data Cleansing → Replace Missing Values
































26. Evaluation → Performance Measurement → Classification and Regression → Performance (Classification)

13. Data Transformation → Filtering →Filter Examples
14. Data Transformation → Name and Role Modification → Rename
15. Data Transformation → Name and Role Modification → Rename by Replacing
16. Data Transformation → Name and Role Modification → Set Role
17. Data Transformation → Set Operations → Append
18. Data Transformation → Set Operations → Join
19. Data Transformation → Sorting → Sort
20. Data Transformation → Type...
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