Data Mining mit RapidMiner

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1 Motivation Data Mining mit RapidMiner CRISP: DM-Prozess besteht aus unterschiedlichen Teilaufgaben Datenvorverarbeitung spielt wichtige Rolle im DM-Prozess Systematische Evaluationen erfordern flexible und strukturierte Experimentierumgebung Ggf. periodische Wiederholungen von Analysen notwendig 1 Anforderungen Einfache wiederverwendbare Spezifikation von DM-Prozessen Austauschbarkeit von Lern-Verfahren, insbesondere: 2 Konzept Data Mining Aufgaben Kombination/Verschachtelung von Verfahren Verfahren zur Merkmalsauswahl und generierung MetaDaten Entwurf Anpassung des Entwurfes Durchführen von Verfahrensvergleichen Daten Data Mining Experiment Durchführung Data-Mining Experiment 3 Ergebnis 4

2 Data Mining Aufgaben Klassifikation/Regression Transduktion Merkmalsextraktion Merkmalsgenerierung Merkmalsselektion Concept Drift Zeitreihenanalyse Text-Mining RapidMiner Modellierung von DM-Prozessen als Abfolge von Operatoren (Ketten) Verschachtelung von Operatoren Transparente/effiziente Datenhaltung Leichte Erweiterbarkeit GUI-Modus/Batch-Modus Einbindung externer Programme (z.b. Weka, SVM-Imlementierungen) 5 6 Integrierte Operatoren Operatoren zur Ein-/Ausgabe Datenvorverarbeitung Zahlreiche Lernverfahren (Weka-Lerner, Clustering,...) Performanzbewertung von Lernverfahren Verwaltung/Ausgabe von Lernergebnissen Information Open-Source (GPL-Lizenz) Erfolgreiche Anwendung auf unterschiedliche Lernaufgaben Weltweite Verbreitung (Anwender und Forscher in über 30 Ländern) Dokumentation/Download/uvm unter 7 8

3 DM-Experiment Laden der Daten Datenbank, Datei Transformieren und Lernen Fehlende Werte? Normierung? Klassifikation? Clustering? Optimierung: Verfahrensauswahl, Ausgabe der Ergebnisse Performanz, Regeln, Cluster Laden der Daten Transformieren und Lernen Evaluieren Darstellung der Ergebnisse Operator/OperatorChain Operator: Typ, Name, Eingabe, Ausgabe, IOObjects Operator IOObjects OperatorChain: Verkettung von Operatoren IOObjects Operator Operator IOObjects 9 10 Beispiel: Operatorbaum Aufbau/ Ablauf Logfenster 11 12

4 IOObject Objekte, die zwischen Operatoren ausgetauscht werden Beispiele: ExampleSet (eine Menge von Daten) Model (gelerntes Model) PerformanceVector (Menge von Leistungsmaßen) Ähnlichkeit Merkmalsgewichte... Beschreibung der Attribute (Metadaten): Name Skala: nominal, integer, real,... Einheit Typ: Einzelwert, Zeitreihe,... Position (Spalte) in der Datendatei Sicht auf Daten Spezielle Attribute: Label Predicted label Id Cluster Beliebig erweiterbar

5 ExampleSource (Operator) IOObjects/Resultate Input: - Output: ExampleSet : Attributdatei, Datendatei, Sampling,

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