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你好,
我是RapidMiner的新手。我正在做一个项目，在其中我使用支持向量机算子执行单变量的时间序列预测。我有一个数据集，由2014年2月至2014年10月的9个非连续周的信息组成。变量的名称是“Total bytes”，这是电子邮件的大小。我使用交叉验证算子，其中八周的数据是训练，第九周的数据是测试。
谁能帮我解决这个问题?
谢谢你！
萨尼塔
嗨，苏尼塔，欢迎!
您的问题有点不清楚——您是否试图使用前一周的总字节值来预测上一周的值?如果是这样，那么您可以使用时间序列操作符(可在免费扩展中获得)，特别是“预测序列”操作符，尽管您可能需要做一点ETL以将数据转换为正确的格式。
如果您试图预测“总字节数”作为其他属性的函数，那么您可以在预测建模中使用任何其他方法，只要您使用的是来自您试图预测的时间点之前的属性值。
回想一下，在这两种情况下，您应该使用“set role”操作符将“total bytes”的角色设置为“label”，以便RapidMiner知道这是您试图预测的属性。
感谢您的回复。我看了Thomas Ott关于时间序列预测的视频，并建立了一个模型。在我的数据集中只有一个变量是“总字节”(电子邮件的大小)。所以我检索八周的数据，然后应用set角色操作符，并设置“总字节”为“标签”。
当我选择窗口操作符时，我想选择“系列表示”为“按属性编码系列”，窗口大小为“10”，然后它显示一个错误消息，“参数window-size指定窗口大小，但值10超过属性的数量”。
我将同样的方法应用于第9周的数据，并将两者(第8周和第9周的数据)与“交叉验证”操作符和“应用模型”连接起来。
我的问题是
如果我选择“系列表示”为“按示例编码系列”，并设置窗口大小为“10”，然后运行该流程，那么它在交叉验证(应用模型)子流程下会显示一个错误消息，即“输入ExampleSet与训练ExampleSet不匹配”。缺失的属性:‘总weeks-9 = Week1’。”
实际上，我有9个电子邮件大小的excel文件，每个文件名代表一周的名称，如Week1, Week2，....，Week9和每个文件只有一个属性“Total bytes”。所以我把所有的文件组合在一起，并添加第二列，代表一周，以表明电子邮件的大小代表哪一周，如week1，…，week9。我想用八周的数据来预测第九周。
请指导我。
谢谢
@mallsunita13我仍然不完全清楚你的数据结构，但我附上了一个非常简单的过程，只使用几个操作符产生时间序列预测。该数据结构只有两列(属性)，一个日期和一个值。在设置角色并对数据进行排序之后，将使用预测序列操作符，您可以通过定义不同的窗口值来查看预测的变化。这里不需要任何encode系列转换。假设您的数据类似于这里显示的示例文件，您应该能够根据自己的目的调整这个过程。否则@Thomas_Ott也许能比我更好地回答关于他的原创视频或相关系列的问题。
嗨@mallsunita13而且@Telcontar120，
有几件事。按序列编码(attribute/examples)是一个非常关键的方法，但它很容易理解，你所需要知道的就是时间序列如何在数据中表示。如果您的时间序列数据是逐行输入的(通过示例)，那么您就可以通过示例进行编码，如果您的时间序列数据是一个长行(示例)，并且有100个列(属性)，那么您就需要通过属性进行编码。
下面是我解释窗口操作符和支持向量机的其他一些帖子。
http://community.www.turtlecreekpls.com/t5/RapidMiner-Studio/Time-Series-using-Windowing-operator-in-RapidMiner/m-p/31791
http://community.www.turtlecreekpls.com/t5/RapidMiner-Studio/Financial-Time-Series-Prediction/m-p/33456
好运！
谢谢你的解释@Thomas_Ott．
显然，预测序列操作符事先并不需要这个序列转换，因为我提供的示例流程即使没有应用“通过示例编码序列”也会产生一个预测——这是因为它在数据集中只有一个属性时自动执行转换吗?
我很少使用Predict Series操作符。我只默认使用滑动窗口Xval操作符。
尊敬的Brian T和Thomas Ott先生:
非常感谢你的帮助。这些信息对我完成作业很有帮助。
很高兴对你有帮助!在将系列转换为示例集之后，您可能还会对使用“适合预测”操作符感兴趣。这允许您在内部操作符中指定任何适合的建模算法，例如线性回归或更复杂的函数，如支持向量机或神经网络。
mallsunita13
成员职位:4
贡献我
mallsunita13
成员职位:4贡献我
答案
嗨，苏尼塔，欢迎!
您的问题有点不清楚——您是否试图使用前一周的总字节值来预测上一周的值?如果是这样，那么您可以使用时间序列操作符(可在免费扩展中获得)，特别是“预测序列”操作符，尽管您可能需要做一点ETL以将数据转换为正确的格式。
如果您试图预测“总字节数”作为其他属性的函数，那么您可以在预测建模中使用任何其他方法，只要您使用的是来自您试图预测的时间点之前的属性值。
回想一下，在这两种情况下，您应该使用“set role”操作符将“total bytes”的角色设置为“label”，以便RapidMiner知道这是您试图预测的属性。
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你好,
感谢您的回复。我看了Thomas Ott关于时间序列预测的视频，并建立了一个模型。在我的数据集中只有一个变量是“总字节”(电子邮件的大小)。所以我检索八周的数据，然后应用set角色操作符，并设置“总字节”为“标签”。
当我选择窗口操作符时，我想选择“系列表示”为“按属性编码系列”，窗口大小为“10”，然后它显示一个错误消息，“参数window-size指定窗口大小，但值10超过属性的数量”。
我将同样的方法应用于第9周的数据，并将两者(第8周和第9周的数据)与“交叉验证”操作符和“应用模型”连接起来。
我的问题是
如果我选择“系列表示”为“按示例编码系列”，并设置窗口大小为“10”，然后运行该流程，那么它在交叉验证(应用模型)子流程下会显示一个错误消息，即“输入ExampleSet与训练ExampleSet不匹配”。缺失的属性:‘总weeks-9 = Week1’。”
实际上，我有9个电子邮件大小的excel文件，每个文件名代表一周的名称，如Week1, Week2，....，Week9和每个文件只有一个属性“Total bytes”。所以我把所有的文件组合在一起，并添加第二列，代表一周，以表明电子邮件的大小代表哪一周，如week1，…，week9。我想用八周的数据来预测第九周。
请指导我。
谢谢
@mallsunita13我仍然不完全清楚你的数据结构，但我附上了一个非常简单的过程，只使用几个操作符产生时间序列预测。该数据结构只有两列(属性)，一个日期和一个值。在设置角色并对数据进行排序之后，将使用预测序列操作符，您可以通过定义不同的窗口值来查看预测的变化。这里不需要任何encode系列转换。假设您的数据类似于这里显示的示例文件，您应该能够根据自己的目的调整这个过程。否则@Thomas_Ott也许能比我更好地回答关于他的原创视频或相关系列的问题。
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嗨@mallsunita13而且@Telcontar120，
有几件事。按序列编码(attribute/examples)是一个非常关键的方法，但它很容易理解，你所需要知道的就是时间序列如何在数据中表示。如果您的时间序列数据是逐行输入的(通过示例)，那么您就可以通过示例进行编码，如果您的时间序列数据是一个长行(示例)，并且有100个列(属性)，那么您就需要通过属性进行编码。
下面是我解释窗口操作符和支持向量机的其他一些帖子。
http://community.www.turtlecreekpls.com/t5/RapidMiner-Studio/Time-Series-using-Windowing-operator-in-RapidMiner/m-p/31791
http://community.www.turtlecreekpls.com/t5/RapidMiner-Studio/Financial-Time-Series-Prediction/m-p/33456
好运！
谢谢你的解释@Thomas_Ott．
显然，预测序列操作符事先并不需要这个序列转换，因为我提供的示例流程即使没有应用“通过示例编码序列”也会产生一个预测——这是因为它在数据集中只有一个属性时自动执行转换吗?
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我很少使用Predict Series操作符。我只默认使用滑动窗口Xval操作符。
尊敬的Brian T和Thomas Ott先生:
非常感谢你的帮助。这些信息对我完成作业很有帮助。
谢谢
萨尼塔
很高兴对你有帮助!在将系列转换为示例集之后，您可能还会对使用“适合预测”操作符感兴趣。这允许您在内部操作符中指定任何适合的建模算法，例如线性回归或更复杂的函数，如支持向量机或神经网络。
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