个人模范表现
大师最佳答案
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varunm1
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独角兽
你好@Thiru
1.Adaboost将尝试改进算法，通过在每次迭代中提取错误分类的样本来构建分类器。所以，这在训练方面是有效的。这个训练的结果是一个决策树的集合，这些决策树被应用在测试数据上，以检查训练后的算法执行得如何。Adaboost_1到10是训练表现，你可以看到训练模型在改进。但测试性能只有67，这意味着您仍然需要调整参数，否则模型是过拟合。
2.是的，如果连接了验证操作符的“mod”端口，就会有20个。这样做的原因是，当验证操作符的“mod”端口连接到任何其他操作符或结果时，拆分操作符会运行两次训练端。一次是对70% (70:30 Split)的数据(训练数据)进行训练，另一次是验证完成后对整个数据进行训练。为了避免这种情况，只需删除验证操作符的“mod”端口之间的连接。如果你想用它来区分，很简单，前10次表现与70%的训练数据有关，11 - 20次表现与整个数据有关。
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答案
这就是你要找的吗?图像在Adaboost操作符内部，我们正在计算Training性能，并使用“Store”操作符将其存储在每次迭代中。存储操作符使用的命名约定是“Adaboost_%{execution_count}”。宏%{execution_count}将有助于在每次迭代时存储性能。我不确定我们是否可以提取AdaBoost的权重。
请让我们知道这是否有帮助
Varun
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谢谢你的回复。你能详细说明一下如何使用“存储”+“宏”来获得性能吗
在每个迭代。我对rapidminer比较陌生。在这个过程中，我尝试了set/generate宏操作符，但是
它没有帮助。等待你的回复。谢谢你！
您不需要生成宏。有预定义的宏，在本例中，我在存储操作符中使用了%{execution_count}宏名。这样做的原因是，Adaboost迭代了10次，这意味着你可以得到10次训练表现。因为您需要所有这10种性能，所以您需要保存一个动态名称，该名称将在每次迭代之后更新。为此，我使用“Adaboost_%{execution_count}”作为存储性能的名称。%{execution_count}将计算特定操作符执行的次数，因为存储操作符位于AdaBoost内部，它将迭代10次，并将性能命名为Adaboost_1, Adaboost_2, Adaboost_3，…
请查收附件中的.rmp文件。将它导入RM并在Adaboost操作符内部检查。
Varun
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thiru
您不能直接查看它们，需要先使用存储操作符存储它们。这就是我在附件过程中所做的。您需要更改存储位置，因为前面的存储位置链接到我的存储库。你需要命名结果存储与宏在我早些时候的帖子通知。一旦完成并运行该过程，存储操作员将存储adaboost_1、adaboost_2、....的结果在存储库操作符中提到的
像我一样附加商店操作员。然后将它指向一个存储库位置，然后给出Adaboost_%{execution_count}的名称，然后运行process并检入该存储库位置，您将找到结果
Varun
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谢谢你的回复。我只检查了你发来的文件。
好的，我知道了。我通过新的流程在store operator中检索这些数据并查看结果。
1.Adaboost_1性能显示:acc 89.04%。adaboost_10显示:99.13%。
但整体模型性能只有:67.74%。
是不是因为- adaboost_1到adaboost -10是在列车数据上执行的，而不是测试数据?67.74%来自测试数据?
2.你送来的文件。显示计数:adaboost_1到Adaboost_20。而没有。If迭代adaboost操作符
被提到为10。怎么得到20?
等待您对上述问题的答复。谢谢
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thiru
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thiru
我有与Thiru最后的第二个问题相同的问题，关于“如果AdaBoost操作符的迭代次数被提到为10。我们如何得到20个模型的结果?”
你能告诉我原因吗?
谢谢!
问候,
奥瑞丽