基于朴素贝叶斯和决策树的性能分类器——得到一个错误

melissa_heinric

我已经建立了一个朴素贝叶斯和一个决策树模型，并在训练数据中有一个列=标签，因此我可以预测结果-连接性能分类操作符并不断得到一个错误，说InputSet没有标签属性。我使用set Role操作符将列设置为标签。我应该使用什么分类器——或者我需要对数据做什么?

rfuentealba

嗨@melissa_heinric，

好的，让我们从一般到特殊开始:当你衡量性能时，你基本上想知道你训练过的算法能够找到真相的次数。为此，您需要标记数据作为两个的输入决策树和应用模型操作符，如性能您正在使用的操作符只读取两列:一个带a标签属性和另一个带预测属性。问题是，您没有将标记数据传递给应用模型算子，它告诉你它不能衡量性能。

几天前我写了一个答案关于如何执行分割验证，交叉验证和你想要做的那种验证，我称之为DIY验证．我相信整个帖子对你来说是一个很好的信息来源．既然你正在学习，你可能会想尝试这两种方法分割验证和交叉验证操作员要知道有什么区别。注意这些是super-operators，里面可以包含操作符。这是你的过程分割验证:

<？xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <过程version = " 8.2.000”>
> <上下文
<输入/ >
<输出/ >
<宏/ >
> < /上下文

<过程扩展= " true " >




<列出关键= "注释" >

< / >列表

<列出关键= " data_set_meta_data_information " >





















< / >列表
< /操作符>



<列出关键= " set_additional_roles " / >
< /操作符>




<列出关键= "注释" >

< / >列表

<列出关键= " data_set_meta_data_information " >






















< / >列表
< /操作符>



<列出关键= " set_additional_roles " / >
< /操作符>

<过程扩展= " true " >






> < /过程
<过程扩展= " true " >

<列出关键= " application_parameters " / >
< /操作符>

<列出关键= " class_weights " / >
< /操作符>









> < /过程
< /操作符>

<列出关键= " application_parameters " / >
< /操作符>










> < /过程
< /操作符>
> < /过程

如果您没有很多数据(例如几十Mb)，我建议您使用交叉验证．请注意，它消耗的RAM数量并不容易。

另一个小问题:检查你的设置角色操作员连接到决策树．首先在。上分配一个标签参数视图，然后在列表中再次执行。删除列表中的一个，一切都会好起来的。

希望能有所帮助，

rfuentealba

你好,梅利莎:

您介意和我们分享一下您的XML处理过程吗?这样我们就能看到哪里出了问题。如果您在共享XML过程方面需要帮助，请阅读这篇文章．

愿一切都好！

melissa_heinric

谢谢!请参阅下面的内容——这将工作吗?

<？xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <过程version = " 8.2.000”>
> <上下文
<输入/ >
<输出/ >
<宏/ >
> < /上下文

<过程扩展= " true " >




<列出关键= "注释" >

< / >列表

<列出关键= " data_set_meta_data_information " >





















< / >列表
< /操作符>



<列出关键= " set_additional_roles " / >
< /操作符>




<列出关键= "注释" >

< / >列表

<列出关键= " data_set_meta_data_information " >






















< / >列表
< /操作符>



<列出关键= " set_additional_roles " >


< / >列表
< /操作符>


< /操作符>

<列出关键= " application_parameters " / >
< /操作符>

<列出关键= " class_weights " / >
< /操作符>












> < /过程
< /操作符>
> < /过程

melissa_heinric

当我尝试使用深度学习运算符时也会出现同样的错误——所以一定是输入错误吗?

melissa_heinric

这很有帮助——我完全错了。几周前在我正在学习的课程中学习了交叉和分割验证，但没有把这些碎片放在一起，继续应用这些模型。

谢谢!