将整个矩阵数据集设置为标签

TeeHTeeH 成员职位:18因素二世
在帮助
假设你有两个时间序列数据集，第一个数据集有五个解释变量，另一个是一个有大约1000个变量的依赖数据集，每个变量代表一个单独的单元格。那么如何将整个依赖数据集设置为预测或回归分析的标签呢?
如果不可能，是否可以循环整个数据集并对每个单元格执行预测?
标记:

答案

  • BalazsBaranyBalazsBarany 管理员，版主，员工，RapidMiner认证分析师，RapidMiner认证专家职位:832独角兽
    嗨！

    在RapidMiner中，一个属性是标签。使用Set Role操作符对其进行标记。

    您可以使用Loop Attributes对不同的属性应用相同的流程。我猜您会循环依赖数据集的属性，选择当前属性(由循环宏标识)，并将其连接到解释变量。然后，您将拥有每个依赖属性的模型，您可以使用store将其存储在存储库中并稍后应用。

    问候,
    Balazs
    TeeH
  • yyhuangyyhuang 管理员，员工，RapidMiner认证分析师，RapidMiner认证专家，成员职位:362RM数据科学家
    嗨@TeeH，

    看看时间序列的“多标签建模”算子
    https://docs.www.kenlockard.com/9.9/studio/operators/modeling/predictive/ensembles/multi_label_model_learner.html

    基本上这是为不同的预测目标做一些自动循环，通常是为时间序列预测定义的

    希望能有所帮助!

    欢呼,
    YY
    TeeH
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