Ejemplo 14: Selección Forward

Ejemplo 14: Selección Forward bernabeu_dario 28 Octubre, 2010 - 13:05

Las transformaciones del espacio de atributos pueden facilitar el aprendizaje de manera que simples esquemas de aprendizaje puedan ser capaces de aprender funciones complejas. Esta es la idea básica de la
función kernel. Pero incluso sin esquemas de aprendizaje basados en kernel, la transformación del espacio de características, puede ser necesaria para alcanzar buenos resultados de aprendizaje.

RapidMiner ofrece varios métodos diferentes de selección, construcción, y extracción de características. Este proceso de selección (la muy conocida selección forward) utiliza una validación cruzada interna para la
estimación de la performance. Este elemento sirve como evaluación de la aptitud para todos los conjuntos candidatos de características. Debido a que se toma en cuenta la performance de un determinado esquema
de aprendizaje, nos referimos a los procesos de este tipo como “enfoques wrapper”. 

Además, el operador log del proceso grafica los resultados intermedios.

1. Agregar el operador Repository Access → Retrieve a la zona de trabajo y localizar el archivo //Samples/data/Polynomial con el navegador del parámetro repository entry.

2. Agregar el operador Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation →Selection → Optimization → Optimize Selection. Cambiar el nombre del mismo a “SC” y conectar la salida del operador Retrieve a la entrada exa de este operador, y las salidas exa (example set out), wei (weights) y per (performance) a conectores res del panel.

 

 

3. Hacer doble clic sobre el operador SC (Optimize Selection). En el panel Evaluation Process del nivel inferior, agregar los siguientes operadores:

3.1 Evaluation → Validation → X-Validation. Cambiar el nombre del mismo a “XValidación” y el parámetro sampling type a “shuffled sampling”. Conectar la entrada exa del panel a la entrada tra (training) de este operador.

3.2 Utility → Logging → Log. Cambiar el nombre del mismo a “LogProceso” y conectar la salida ave (averagable 1) del operador XValidación (X-Validation) a la entrada thr (through 1) de este operador y la salida (through 1) del mismo, al conector per (performance) del panel. En el parámetro log de este operador editar la lista de parámetros para incluir los campos “generation” y “performance”:

 

 

 

4. Hacer doble clic sobre el operador Validación (X-Validation). En el panel Training del nivel inferior, agregar el siguiente operador:

4.1 Modeling → Classification and Regression → Lazy Modeling → k-NN. Cambiar el nombre del mismo a “VecinosCercanos” y el parámetro k a 5. Conectar la entrada tra y salida mod de este operador a los puertos tra y mod del panel, respectivamente

En el panel Testing de la derecha, agregar los siguientes operadores:

4.2 Modeling → Model Application → Apply Model. Cambiar el nombre del mismo a “Aplicador” y conectar los puertos mod y tes del panel a las entradas mod y unl de este operador, respectivamente.

4.3 Evaluation → Performance Measurement → Performance. Conectar la salida lab del operador Aplicador (Apply Model) a la entradas lab de este operador y la salida per de éste último al conector ave del panel.

 

 

5. Ejecutar el proceso y cambiar en la vista “Result”, seleccionar la pestaña “Log”. Graficar “performance” contra “generation” del operador de selección de características.

6. Seleccionar el operador de selección de características en el panel del proceso principal. Cambiar el parámetro selection direction de “forward” (selección hacia adelante) a “backward” (eliminación hacia

atrás). Reiniciar el proceso. Todas las características serán seleccionadas.

7. Seleccionar el operador de selección de características. Hacer clic derecho para abrir el menú contextual y reemplazar el operador por otro esquema de selección de características (por ejemplo un algoritmo

genético).

8. Observar la lista del operador de registro del proceso. Cada vez que se aplica recoge los datos especificados. Consultar el Tutorial RapidMiner para más explicaciones. Después de cambiar el operador de selección de características al enfoque de algoritmos genéticos, hay que especificar los valores correctos. Utilizar el operador de registro de proceso para registrar los valores en línea.