classification - RapidMiner：在不重新运行现有训练模型的情况下对新示例进行分类

Question

如何针对我的训练模型运行新示例的分类，而无需再次重新运行训练模型？

经过训练的模型需要一些时间来处理（1 小时），我想对新的观察结果进行分类，而不必每次都等待使用训练数据再次创建模型。

我以前从未将这两个流程分开，我总是将它们放在同一个流程流窗口中，因为我不知道要独立执行这些流程。

Answer 1

可以将经过训练的模型存储在存储库中（使用“Store”运算符）或作为文件（运算符“Write model”）。通常，您将使用“Store”操作符并使用“Retrieve”操作符从存储库中读取模型，例如在同一进程或任何其他进程中。

可能是 RapidMiner 会抱怨它没有得到一个模型对象，而是一个 IOObject，但是进程无论如何都会运行，并且在 IOObejct 的元数据传播后消息将消失。

这是一个例子：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<process version="5.3.013">
  <context>
    <input/>
    <output/>
    <macros/>
  </context>
  <operator activated="true" class="process" compatibility="5.3.013" expanded="true" name="Process">
    <process expanded="true">
      <operator activated="true" class="retrieve" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="60" name="Retrieve Golf" width="90" x="45" y="75">
        <parameter key="repository_entry" value="//Samples/data/Golf"/>
      </operator>
      <operator activated="true" class="decision_tree" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="76" name="Decision Tree" width="90" x="179" y="75"/>
      <operator activated="true" class="store" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="60" name="Store" width="90" x="313" y="75">
        <parameter key="repository_entry" value="my_model"/>
      </operator>
      <operator activated="true" class="retrieve" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="60" name="Retrieve" width="90" x="45" y="210">
        <parameter key="repository_entry" value="my_model"/>
      </operator>
      <operator activated="true" class="retrieve" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="60" name="Retrieve Golf-Testset" width="90" x="45" y="300">
        <parameter key="repository_entry" value="//Samples/data/Golf-Testset"/>
      </operator>
      <operator activated="true" class="apply_model" compatibility="5.3.013" expanded="true" height="76" name="Apply Model" width="90" x="179" y="210">
        <list key="application_parameters"/>
      </operator>
      <connect from_op="Retrieve Golf" from_port="output" to_op="Decision Tree" to_port="training set"/>
      <connect from_op="Decision Tree" from_port="model" to_op="Store" to_port="input"/>
      <connect from_op="Retrieve" from_port="output" to_op="Apply Model" to_port="model"/>
      <connect from_op="Retrieve Golf-Testset" from_port="output" to_op="Apply Model" to_port="unlabelled data"/>
      <connect from_op="Apply Model" from_port="labelled data" to_port="result 1"/>
      <portSpacing port="source_input 1" spacing="0"/>
      <portSpacing port="sink_result 1" spacing="0"/>
      <portSpacing port="sink_result 2" spacing="0"/>
    </process>
  </operator>
</process>