Knime-running-workflow

KNIME-最初のワークフローの実行

KNIMEは、学習を容易にするためのいくつかの優れたワークフローを提供しています。 この章では、インストールで提供されるワークフローの1つを取り上げて、分析プラットフォームのさまざまな機能とパワーについて説明します。 私たちの研究では、*決定ツリー*に基づいた単純な分類器を使用します。

デシジョンツリー分類子の読み込み

KNIME Explorerで次のワークフローを見つけます-

LOCAL/Example Workflows/Basic Examples/Building a Simple Classifier

これは、クイックリファレンスとして以下のスクリーンショットにも示されています-

ツリー分類子

選択したアイテムをダブルクリックして、ワークフローを開きます。 ワークスペースビューを確認します。 いくつかのノードを含むワークフローが表示されます。 このワークフローの目的は、UCI Machine Learning Repositoryから取得した成人データセットの民主的な属性から収入グループを予測することです。 このMLモデルのタスクは、特定の地域の人々を5万人以上の収入があると分類することです。

*Workspace* ビューとその概要は、以下のスクリーンショットに示されています-

ワークスペース

*Nodes* リポジトリからピックアップされ、矢印でワークフローに接続された複数のノードの存在に注意してください。 接続は、1つのノードの出力が次のノードの入力に供給されることを示します。 ワークフローの各ノードの機能を学習する前に、まずワークフロー全体を実行しましょう。

ワークフローの実行

ワークフローの実行を調べる前に、各ノードのステータスレポートを理解することが重要です。 ワークフロー内のノードを調べます。 各ノードの下部には、3つの円を含むステータスインジケーターがあります。 ディシジョンツリー学習ノードは、次のスクリーンショットに示されています-

ワークフロー決定

ステータスインジケータは赤で、このノードがまだ実行されていないことを示します。 実行中、黄色の中心の円が点灯します。 正常に実行されると、最後の円が緑色に変わります。 エラーが発生した場合にステータス情報を提供するインジケータがさらにあります。 処理中にエラーが発生すると、それらを学習します。

現在、すべてのノードのインジケータは赤で、これまでにノードが実行されていないことを示しています。 すべてのノードを実行するには、次のメニュー項目をクリックしてください-

Node → Execute All

実行ワークフロー

しばらくすると、各ノードのステータスインジケータが緑色に変わり、エラーがないことがわかります。

次の章では、ワークフロー内のさまざまなノードの機能について説明します。