rapidminer教程
大数据分析工具 rapidminer 操作实践
Linear Discriminant Analysis 线性辨别分析操作符
训练数据集
辨别分析可解决的实际问题： 教练根据体校往届学生的身 体素质条件和他们擅长的运 动项目为新一届体校学员制 定专项训练计划。
测试数据集
逻辑回归分析（预测分析类）
Logistic回归建模步骤繁多且复杂，在本软件 中，已经高度整合在一个算子之中，使用者只 需要调整个别参数即可实现快速建模。
大数据+机器学习
支持向量机 决策树 贝叶斯 关联聚类 深度学习 神经网络
Machine Learning
回归
分布式机器学习
这张大数据领域知识架构网络图中，黄色部分代表着领域的前沿。解读网络图可知， 机器学习在大数据分析领域中的应用，激活了之前几个独立的应用领域，使得大数 据具备了自主学习能力，在预测分析与逆向检验方面取得快速发展。
大数据分析工具--RapidMiner
基于机器学习的大数据分析
Big data analysis frontier sharing
RapidMiner软件介绍
目录
CONTENT S
数据访问、准备、清洗 基本大数据分析实战
RapidMiner+机器学习
01
rapidMiner软件介绍
RapidMiner a Leader in the 2018 The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics And Machine Learning Solutions
深度学习
深度学习算法计算结果 BP算法计算结果
深层神经网络
BP神经网络 在相同样本训练下，利用深层神经网络来进行 预测相较于BP算法结果存在明显的差异。 将大数据分析与深度学习相结合是时下最热门 的研究主题。
大数据分析工具 rapidminer 操作实践
大数据+机器学习
支持向量机 决策树 贝叶斯 关联聚类 深度学习 神经网络
Machine Learning
回归
分布式机器学习
这张大数据领域知识架构网络图中，黄色部分代表着领域的前沿。解读网络图可知， 机器学习在大数据分析领域中的应用，激活了之前几个独立的应用领域，使得大数 据具备了自主学习能力，在预测分析与逆向检验方面取得快速发展。
通过往届球员身体素质样本数据，利用BP人 工神经网络进行大数据分析，在隐藏层中建立 了人类难以直接理解的目标特征属性（这是与 决策树算法中明显的判别标准截然不同的）， 来预测一批新球员谁能够成为世界巨星。
BP神经网络的计算过程由正向计算和 反向计算组成。正向传播，输入模式 从输入层经隐藏层逐层处理，传向输 出层，每一层神经元的状态只影响下 一层神经元的状态。如果在输出层不 能得到期望的输出，则转入反向传播， 将误差信号沿原来的连接通路返回， 通过修改各神经元的权值，使得误差 信号最小。
是否周末 是 否 是否有促销 坏 是否有促销 是 高 否 低 好 高 是 天气 坏 低 否 低
决策树是对测试 集目标进行预测 的逻辑判断依据 概率判断结果
天气 好 高
人工神经网络 ANNs
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs），是模拟生物神 经网络进行信息处理的一种数学模 型。它以对大脑的生理研究成果为 基础，其目的在于模拟大脑的某些 机理与机制，实现一些特定的功能。
深度学习
深度学习算法计算结果 BP算法计算结果
深层神经网络
BP神经网络 在相同样本训练下，利用深层神经网络来进行 预测相较于BP算法结果存在明显的差异。 将大数据分析与深度学习相结合是时下最热门 的研究主题。
rapidminer教程
心得
• 这个软件没有自带详细的教程和使用说明，我们 在此提出强烈的谴责和抗议，不自带教程的软件 都不是好软件！！ • 端午节期间大家都回家了，没有办法在一起跑数 据，相互对比，白天忙于应酬各种亲戚，奔波于 酒桌与饭桌之间，傍晚忙于应酬各种朋友，奔波 于KTV烧烤摊之间，桌上吃饭聊天，桌下手机刷 QQ彼此交流今天的进度并提出自己需要的数据结 果，但每天还坚持半夜回去上网，给出组员互相 需要的数据结果，互相合并整理文档，不得不说 团结就是力量。
界面介绍
界面介绍
建模的一般流程
• 新建一个库（Repository） • 选择需要的算子（operator）放入主流程 (main process)中 • 设置算子相关参数 (parameter) • 进行算子连接 • 执行流程以得到结果
第一步：导入数据（方法一）
• 导入数据有两 种方法，一种 是通过工具栏 选择import数据 集，一种方法 是通过算子载 入数据集
• SVM
决策树
• 流程图
• Rapidminer运行时间：2min30s • Clementine运行时间：21s
决策树
• 运行结果过于庞大，以下是缩略图
决策树
• 评估
• 时间
决策树
• rapidminer正确性：
• Clementine正确性：
Rapidminer三种算法对比
• 流程图举例：三种模型看起来基本相同， 只有选择的模型不同。选用的数据按照0.01 取，相当于6043条数据。
交叉检验
• 以十重交叉检验为例，也 就是将全部数据随机地分 为等量的十份，选择其中 的9份作为训练数据，剩 下1份作为检测数据来评 价模型。然后更换其中的 1份数据，重复实验。这 样得到10组不同的评价指 标，最后综合评判模型的 表现。在rapidminer中需 要用X-Validation算子来实 现这一功能。
rapidminer使用流程
rapidminer使用流程英文回答：RapidMiner is a powerful and versatile data mining and predictive analytics software. It provides a graphical user interface (GUI) that allows users to visually design and execute data analysis processes. The software supports a wide range of data preparation, modeling, evaluation, and deployment functionalities.The general workflow in RapidMiner consists of several steps. First, you need to import your data into the software. This can be done by connecting to various data sources such as databases, spreadsheets, or text files. Once the data is imported, you can start preprocessing it by applying various transformations, cleaning operations, or feature engineering techniques.After the data is preprocessed, the next step is to build a predictive model. RapidMiner offers a wide range ofmachine learning algorithms that can be used for classification, regression, clustering, or association analysis tasks. You can select the appropriate algorithm based on your problem and configure its parameters.Once the model is built, you can evaluate its performance using various evaluation measures such as accuracy, precision, recall, or F1 score. RapidMiner provides tools for cross-validation, holdout validation, or other evaluation techniques. This allows you to assess the model's generalization capabilities and identify any potential issues.Finally, you can deploy the model to make predictions on new, unseen data. RapidMiner allows you to export the model as a PMML (Predictive Model Markup Language) file, which can be integrated into other systems or used for batch predictions. You can also create web services or APIs to make real-time predictions.中文回答：RapidMiner是一款强大而多功能的数据挖掘和预测分析软件。
rapidminer 数据导入及几个算子简单应用
rapidminer 数据导入及几个算子简单应用
2014年09月05日⁄综合⁄共 562字⁄字号小中大⁄评论关闭
一、数据集选择
本次实验选择的数据集为： bank-data.csv 其中有600条数据结构如下图：
二、数据集文件格式转换
Rapidminer 支持的导入数据格式有如下图所示：
所以我们需要把下载的数据集文件格式进行转换，由于本次实验下载的文件本身已是csv格式，此处不做任何操作。
三、数据集的导入保存
1：选择 import csv file
2：选择 Next
3：选择 Next
4：选择 Next
5：选择 Next
6：选择 Finish, 完成导入数据
7：查看目录中生成的导入数据
四、流程创建及简单算子测试
1：选择 FileàNew Process 即可创建一个空白流程：2：将上述中导入的数据拖放到流程中并链接：
运行查看结果：
2：sample算子使用
在Data Transformation 中选择 sample 算子拖到流程中：此处设置选择100条数据
运行，查看结果：
3: 在Data Transformation 中选择 sort 算子拖到流程中：此处设置以income属性进行升序排序：
运行查看结果：
4: 在Data Transformation 中选择 selection 算子拖到流程中：此处选择4个属性：
运行查看结果：
5: 在Data Transformation 中选择 filterexample 算子拖到流程中：此处过滤掉年龄小于30岁的数据：
运行查看结果：。
rapidminer的使用方法和流程
rapidminer的使用方法和流程一、快速介绍RapidMiner是一款强大的数据挖掘和数据分析工具，它提供了丰富的功能和易用的界面，使得用户能够快速地进行数据预处理、特征提取、模型训练和评估等操作。
本文档将详细介绍RapidMiner的使用方法和流程，帮助用户更好地掌握这款工具。
二、安装和配置1. 下载并安装RapidMiner软件：访问RapidMiner官方网站，下载适合您操作系统的安装包，并按照安装向导进行安装。
2. 配置环境变量：确保RapidMiner的路径被正确添加到系统环境变量中，以便系统能够找到并使用它。
3. 启动RapidMiner：打开RapidMiner软件，您将看到一个简洁的界面，其中包括各种可用的操作节点。
三、使用流程1. 数据准备：使用数据源节点导入数据，并进行必要的预处理操作，如清洗、转换等。
2. 特征提取：使用各种特征提取节点，如数值编码、聚类、分箱等，对数据进行特征提取。
3. 模型训练：使用适合您的算法和模型类型，如决策树、支持向量机、神经网络等，进行模型训练。
4. 模型评估：使用各种评估指标，如准确率、精度、召回率等，对模型进行评估和调整。
5. 结果展示：使用可视化节点将结果进行展示和导出，以便进一步分析和应用。
四、常见问题及解决方案1. 数据格式不正确：检查您的数据文件是否符合RapidMiner的输入要求，并进行必要的格式转换。
2. 节点无法连接：检查网络连接和节点配置，确保节点之间能够正常通信。
3. 算法或模型选择错误：根据您的数据和任务需求，选择适合的算法和模型，并进行必要的参数调整。
4. 结果不准确：检查评估指标是否合理，并进行必要的调整和优化。
五、进阶技巧1. 使用脚本进行自动化操作：通过编写脚本，实现数据的批量处理和模型的批量训练，提高工作效率。
2. 使用模型选择方法：根据评估指标和交叉验证结果，选择最佳的模型进行预测和分析。
3. 利用并行处理加速运算：利用RapidMiner的并行处理功能，加速模型的训练和评估过程。
rapidminer文本分析预处理步骤
rapidminer文本分析预处理步骤文本预处理步骤分析及注意事项：文本分析，主要用于实现文字与图片的转换和数据格式的转换。
有很多文本分析软件可供选择，例如realstat、 textblaster、 tesseract、 workbench等。
打开pc文件，根据工作需要把文档分成两大部分，一个是数据库内容，一个是样本库内容。
数据库中文本内容将被转换为新的word 文件。
样本库中图片与音频将被转换为新的midi文件。
文本预处理步骤如下： 1.确定要进行文本预处理的文本类型： text、text/plain、 rtf等。
text类型包含文本、图像、表格等内容，适合分析文本类型； text/plain类型是为了区别text与rtf类型； rtf 类型包含了图像与图形，适合分析图像类型。
例如这是一篇关于“家”的文章，我们就只用text类型。
我们会在样本库里放置一张照片，同时在数据库内容中存放数据。
通过下面的步骤，将不同文本类型进行整理。
当然我们可能还有其他文本类型，也可能遇到需要将文本进行压缩、修改等。
但是，我们需要先对各种文本类型进行分类整理，方便接下来的分析工作。
2。
确定要进行文本预处理的文本。
3。
分析目标：我们的目标是快速而有效地分析文本，使用最小代价得出最好结果。
这个过程应该在正确文本类型下以尽量短的时间完成。
由于每篇文档都有差异，我们在预处理过程中需要寻找影响结果的特征。
4。
分析方法：一般来说，确定了需要进行文本分析后，我们首先应该选择分析的方法。
基于文本的分析包括很多类型，有的是分析文本自身的属性（如统计文字个数、分词、识别文字内容等），有的是分析某些已知的统计数据，有的则是对某些样本集进行分析，有的是用于检测文档中的统计错误，有的则是用于从数据库中提取特定数据，如查找某些字符或字段。
文本预处理可以对文本进行压缩、统计等操作。
压缩指对文档进行重新压缩，压缩后的文档可能更容易存储、传输，可以节省存储空间。
RapidMiner学习二（简单的分类器构建）
RapidMiner学习二（简单的分类器构建）RapidMiner学习二 (简单的分类器构建)2009-05-18 21:42在第一节中我们看到了RapidMiner从XML文件中读取配置信息,然后将样本信息打印出来的过程. 整个过程我们是依赖于XML配置文件的,当然通过配置XML来实现对实验流程的控制是一个非常好的方法.然而,当希望基于它进行二次开发时,我们该如何做,这才是问题的关键.做数据挖掘的人都会知道,在做实验室我们需要不断地调整算法及实验框架,这个时候二次开发是最基本的要求.因此我在这一节简要的介绍一下基于RapideMiner的开发.在RapidMiner中所有的操作都是基于Operator来做的,无论是读取文件,构建分类器,或者是其它的一些工作. 那么当我们希望脱离XML配置文件来工作时,一个自然地想法就是自己初始化一个Operator对象,让它为我们服务,一切的工作由我们来控制.那么在构建一个简单的分类器过程中会涉及到两类Operator,一类是读取数据信息的;一类是构建分类器.具体流程如下:1. 构建好读取样本数据信息的Operator;2. 读取样本数据信息3. 构建分类器Operator4. 用读取的样本数据训练分类器5. 获得分类器训练的模型代码如下:package com.test;import com.rapidminer.example.ExampleSet;import com.rapidminer.operator.IOObject;import com.rapidminer.operator.Model;import com.rapidminer.operator.OperatorDescription;import com.rapidminer.operator.io.ArffExampleSource;import com.rapidminer.operator.learner.tree.ID3Learner;import com.rapidminer.operator.learner.tree.TreeModel;/** Date: 2009.5.18* by: Wang Yi*Email:************************.cn* QQ: 270135367**/public class TestID3 {public static void main(String[] args){try{/** 获得当前本地的classLoader*/ClassLoader loader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();/** 定义Operator的Descirption对象,这时构建一个operator对象的必要条件* 感觉在这里RapidMiner做的不是很好,它没有提供一个构建默认Operator的方法* 使二次开发变得繁琐*//** 读取数据信息的Operator 在这里是专门为了读取weka中的信息*/OperatorDescription arffDes = new OperatorDescription(loader,"arff","com.rapidminer.operator. io.ArffExampleSource",null,null,"IO.Examples","ArffExample Source",null);/** 获得一个分类器对象, 在这里专指ID3Learner的分类器对象*/OperatorDescription classifierDes = new OperatorDescription(loader,"classifier","com.rapidminer.ope rator.learner.tree.ID3Learner",null,null,"Learner.Supervised.Tr ees","ID3",null);/** 用Descirption对象构造对应的Operator对象*/ArffExampleSource arffSource = new ArffExampleSource(arffDes);ID3Learner ID3 = new ID3Learner(classifierDes);/** 为operator订制特定的参数,例如文件来源,类别属性,等等*/arffSource.setParameter("data_file", "D:\\我的文档\\rm_workspace\\sample\\data\\contact-lenses.arff");arffSource.setParameter("label_attribute", "contact-lenses");/** 读取样本文件信息,这里是通过operator的apply方法*/IOObject[] ioObject = arffSource.apply();ExampleSet set = (ExampleSet)ioObject[0];System.out.println("example:" + set);/** 通过ID3的学习会得到一个TreeModel,通过这个对象我们可以做很多工作,例如用它分类测试样本,获得树的根节点等等*/TreeModel model = (TreeModel)(ID3.learn(set));}catch(Exception e){e.printStackTrace();}}}在开发这段代码的过程中,我发现在RapidMiner上做二次开发要比在weka上要繁琐多了.也许开发它的目的更多的是为了终端不进行二次开发的客户吧. RapidMiner在界面的人性化方面做的挺不错. 但是要想在上面做二次开发应该是一个相当的挑战.希望在这方面做的同仁要费一番心思了.!。
rapidminer操作流程
rapidminer操作流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 数据导入打开 RapidMiner 软件，点击“文件”菜单，选择“导入数据”。
RapidMiner5二次开发入门教程
RapidMiner开发商概况
Sanofi（全球领先的多元领域制药公司赛诺菲集团） E-On（世界领先的欧洲能源康采恩意昂集团） Pepsi（美国百事公司） RapidMiner
RapidMiner优势
强大而直观的图形用户界面 实时帮助用户搭建数据挖掘应用
元数据传播、即时错误检测、快速修复、部件推荐
操作界面
RapidMiner
RapidMiner开源版本界面
结果界面
RapidMiner
RapidMiner5二次开发入门教程
2
二次开发要点
RapidMiner
RapidMiner二次开发的基础
三个台阶
画图写字 看字画图
看图写字 字:计算机语言 图:算法运行过程的图示
Java程序设计
构造流程
1. 2. 3.
编写类实现的Java文件 在OperatorsXXX.xml文件中定义类Class和部 件关键字Key的对应关系 在i18n\OperatorsXXXDocumentation.xml文 件中定义部件名字Name与部件关键字Key的对 应关系，编写帮助信息 输入参数：参数页面的填充字段 输入端口：部件左端的半圆点 输出端口：部件右端的半圆点 产生输出的运行过程
超过1500种分析技术的集成套装 兼容主流标准（比如预测模型标记语言PMML） 丰富的扩展支持
Weka、R语言系统、时间序列分析、异常检测、文 本挖掘、Web挖掘、智能推荐、图像处理、信息抽 取、逻辑推理……
RapidMiner
RapidMiner开源版本界面
欢迎界面
RapidMiner
RapidMiner开源版本界面
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Rapidminer简介
• rapidminer中的功能均是通过连接各类算子 （operataor）形成流程(process)来实现的， 整个流程可以看做是工厂车间的生产线， 输入原始数据，输入出模型结果。算子可 以看做是执行某种具体功能的函数，不同 算子有不同的输入输出特性。
运行得到结果
• 相较于第一种 图形的显示方 式，第二种显 示方式类似于 将数据用数字 更直观的方式 显示出来。
结果的保存
• 在context选项卡， process output中， 可以在location中选 择数据存放的地点。
结果的保存
外部测试集评估模型
• 在建模时，我们通常 会将样本数据分为两 个部分，一半做为训 练样本，另一半做为 检验样本将数据分为 两个等份，一部分数 据连接到神经网络用 于建模，另一部分连 接到apply model算子 用于模型检验。
交叉检验
• 以十重交叉检验为例，也 就是将全部数据随机地分 为等量的十份，选择其中 的9份作为训练数据，剩 下1份作为检测数据来评 价模型。然后更换其中的 1份数据，重复实验。这 样得到10组不同的评价指 标，最后综合评判模型的 表现。在rapidminer中需 要用X-Validation算子来实 现这一功能。
Rapidminer三种算法对比
• 决策树
• 神经网络
• SVM
结论
• Rapidminer中三个算法相互对比，神经网 络的准确度更高 • Rapidminer与clementine相比，速度慢很多， 需要更高的电脑配置才可以。两个软件得 到的结果，有一定的差异性。我们还没有 发现快速挖的优点。 • Rapidminer可能与电脑性能有很大的关系， 8G内存的电脑跑6000条数据只要28s
界面介绍
界面介绍
建模的一般流程
• 新建一个库（Repository） • 选择需要的算子（operator）放入主流程 (main process)中 • 设置算子相关参数 (parameter) • 进行算子连接 • 执行流程以得到结果
第一步：导入数据（方法一）
• 导入数据有两 种方法，一种 是通过工具栏 选择import数据 集，一种方法 是通过算子载 入数据集
第三步：连接算子
• 接下来将神经网络的算子也拖入流程工作 区，进行具体的参数设置，将每个算子链 接起来就可以了。如果能通过就会变成绿 色。要选择mod模式，exa模式获得的是表 格。在XML选项卡中，可以看到相对应的 代码。
连接算子
运行得到结果
• 不同的算子，显示 的结果可以有多种 不同的显示方式， 以神经网络为例， 显示的方式有以下 三种。
导入数据
两种方法的对比• 第Fra bibliotek种方法导入数据后，数据的类 型和数量不能再更改，只能通过增 加operator（算子）的方法来更改 数据类型。 • 第二种方法可以在导入数据后，再 次更改数据类型和数量。相对来说 第二种方法可能更好。
两种方法的对比
• 但是，第二种方 法我们一直未能 顺利导入数据， 虽然导入的结果 显示是成功的， 却一直无法获得 值，始终显示为 unknown。
第二步：选择算子
• 把刚才导入的数据拖入主流程工作区，拖入后， 它会以一个方箱形式呈现，不同的颜色暗示着 不同的函数功能。 • 箱体左侧是输入接口，对应着输入类型的缩写。 • 右侧对应输出接口和相应缩写。 • 左下角会有三种颜色的状态灯，红灯表示关于 该算子的设置错误，黄灯表示设置正常但还未 进行过执行操作，绿灯表示设置正常且已经进 行过执行操作。
交叉检验
Valadition可以双击点开，继 续编辑里面
Rapidminer与clementine对比
• 在此对比的为两个软件在相同数据上的时 间性和正确性的对比。 • 在rapidminer中我们选择了与clementine相 同的福特公司数据集，过滤 TrialId,ObsNum,P8,V7,V9五个字段，数据 量为30000左右。
• SVM
决策树
• 流程图
• Rapidminer运行时间：2min30s • Clementine运行时间：21s
决策树
• 运行结果过于庞大，以下是缩略图
决策树
• 评估
• 时间
决策树
• rapidminer正确性：
• Clementine正确性：
Rapidminer三种算法对比
• 流程图举例：三种模型看起来基本相同， 只有选择的模型不同。选用的数据按照0.01 取，相当于6043条数据。
选择算子
• 因为数据很多， 在此对数据的量 进行筛选，在 operator中选择 sample算子进行 筛选，可以应用 搜索的功能直接 搜索。
设置算子相关参数
• 界面右侧的 parameters选项 卡中可以设置算 子的具体参数， 在此举例选择了 100个数据。
选择算子
算子右侧选择不同的输出可以选择不 同的数据源，sample为例，exa为进 行参数设置后的新数据（下图），ori 为原来的数据，每个算子都可以有多 种数据源的选择
神经网络&SVM
• 神经网络
11号晚上发现两个软件在数据上有很大的相差，神 经网络和SVM在clementine中的数据量rapidminer 无法跑出来，30000条数据跑了15+min依然没有响 应，clementine只需要几分钟，6000条数据还要跑 2min左右。只有决策树能跑出来，只对比决策树。
导入数据
导入数据
导入数据
导入数据
插入：数据类型
• 数据类型转换，数据 大致上可分为数值 （numerical）、两类 (Binomial)、多类 (Polynomial)数据，有 时候希望相互转换， 这就要用到Type Conversion类的算子 来处理。
导入数据
导入数据（方法二）
• 第二种方法通过read 算子载入CSV文件， 导入数据集，连通后， 运行，可以在结果中 看到数据。这种方法 导入的数据可以随时 更改数据类型和数据 种类。
心得
• 这个软件没有自带详细的教程和使用说明，我们 在此提出强烈的谴责和抗议，不自带教程的软件 都不是好软件！！ • 端午节期间大家都回家了，没有办法在一起跑数 据，相互对比，白天忙于应酬各种亲戚，奔波于 酒桌与饭桌之间，傍晚忙于应酬各种朋友，奔波 于KTV烧烤摊之间，桌上吃饭聊天，桌下手机刷 QQ彼此交流今天的进度并提出自己需要的数据结 果，但每天还坚持半夜回去上网，给出组员互相 需要的数据结果，互相合并整理文档，不得不说 团结就是力量。