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resources - 不同分类器的资源消耗分析（有什么工具吗？）
我正在评估数据集上的不同分类器。我将在智能手机中实现准确度最好的分类器。但是，在此之前，我想在资源消耗方面比较这些分类器，例如内存使用情况、cpu 时间或电池使用情况，因为这样我就可以在正确的意义上比较它们。问题是我使用的 WEKA 没有任何此类资源消耗分析功能。是否有任何工具可以深入了解不同分类器的性能分析这些参数？我听说过 RapidMiner，但在他们的文档中找不到。
关于祖海布
rapidminer - 如何在 RapidMiner 中检查多项式回归结果？
我使用RapidMiner，我有一个包含 40 行的数据集，每行有 14 列。行是Android应用程序的不同类型的指标+，行尾是google-play排名（第一行是包含指标名称的标题）。
（所以目标是根据指标预测 google play 排名。）
数据集： http: //pastebin.com/Cw1BR4K6
- 第 1-13 列：不同类型的指标
- 第十四栏：google play排名
- 第 2-40 行：Android 项目的指标
我在 RapidMiner 中使用了PolynomialRegression ，我得到了这个结果：
我的问题： 我如何检查这个结果是否正确？如何将此结果检查到已经可用的线路？例如，我想将此结果应用于第 25 行：25,8,5,10,0,1,0,0,0,239,10,14,4,3.8
我的另一个问题： 我可以用什么方法来预测这个集合？最好的方法是什么？如果可能的话，我想请你向我解释一下。
在此先感谢，彼得
rapidminer - Rapidminer 如何根据属性类型进行分支？
我想对一个庞大的数据集做一堆统计，所以我用Loop Attributes遍历所有属性。在运算符中，我有一个聚合运算符，它本身当然不起作用。解决方案是对不同的数据类型进行分支。
有谁知道，该怎么做？
c# - 使用 C# 使用 rapidminer 聚类模型的方法
我在 rapidminer 中有一个过程，它在我提供的 Excel 表记录上应用了 k 均值聚类。现在我希望当我从 c# 桌面应用程序添加一些新记录时，它使用经过训练的模型来生成其适当的集群 ID。请给我一些解决方案？
rapidminer - 使用 rapidminer 进行 Web 使用挖掘
我对 Rapid Miner 非常陌生，目前正在研究网络使用挖掘。我想分析一些 apache 和 IIS Web 服务器日志并检测一些欺诈活动。我用谷歌搜索并找不到使用 Rapid Miner 进行这种网络日志文件挖掘的教程？所以我的问题：
首先十分感谢。
xpath - Rapid Miner 中的 xpath 查询问题
我在 Rapidminer 中使用 xpath 时遇到问题。下面是我试图从中提取数据的示例 html。我在拨打 7001 和 Calfornia 时遇到问题。
我使用//h:span[@class='detail-block']//h:/text()，我可以得到“数字：”然后我试着//h:span[@class='detail-block']/span//h:/text()什么也得不到。我尝试了很多这种变化，但仍然一无所获。我能够让事情在谷歌电子表格 =importXML 上工作，但不能在 rapidminer 上工作。
rapidminer - 如何将模型方程添加到 rapidminer Apply Model plot？
假设您运行线性回归。
线性回归过程中的模型方程和应用模型过程中的预测图最终出现在不同的结果窗口中。
是否可以使用线性回归模型方程注释应用模型图（显示数据和线性回归拟合/预测）？（Excel 发出嗡嗡声的方式！）
如果是这样，怎么做？
classification - 使用 rapidminer 使用 SVM 进行多标签分类
我想使用带有 Rapidminer 工具的分类器模型 SVM 对文本数据进行分类。分类将是多类型的。由于我的数据是文本类型的，如何使用 SVM 进行分类。我知道 SVM 仅适用于数字数据。
machine-learning - 客户流失分类
对于一个学术项目，我必须分析一家保险公司的客户数据库。这家保险公司想确定几件事，首先对离开公司的客户进行分类，以便为他们提供一些优惠等。然后他们还想知道对哪些客户进行追加销售或交叉销售，如以及在保险索赔方面寻找有风险的客户。
所以我专注于客户取消，因为这似乎是最重要的。
保险公司提供的属性有：
捆绑/非捆绑、保单状态、保单类型、保单组合、签发日期、生效日期、到期日、保单期限、贷款期限、取消日期、取消原因、总保费、拆分器保费、合作伙伴 ID、代理 ID、国家代理、区域 ID、代理潜力、性承包商、出生年份承包商、工作承包商、性别被保险人、工作被保险人、出生年份被保险人、年份索赔、索赔状态、索赔条款、索赔付款
该数据库由约 20 万条记录组成，并且某些属性存在许多缺失值。我开始使用 Rapid Miner 来挖掘数据集。我稍微清理了数据集，删除了不连贯或错误的值。
然后我尝试应用决策树，添加一个从策略状态（可以发布、更新或取消）派生的新属性，称为 isCanceled，并将其用作决策树的标签。我尝试更改决策树的每个参数，但要么得到一棵只有 1 个叶节点且没有分裂的树，要么得到一些完全不相关的树，因为它的叶节点具有几乎相同数量的 2 个类实例。这真是令人沮丧。
我想知道进行流失分析的常用程序是什么，可能使用 Rapid Miner ..有人可以帮助我吗？
machine-learning - 如何使用 Rapidminer 处理 XML 文件进行分类
我是 Rapidminer 的新手。我有很多 XML 文件，我想根据关键字手动对这些文件进行分类。然后我想在这些数据上训练像 Naive Bayer 和 SVM 这样的分类器，并使用交叉验证器计算它们的性能。
你能告诉我不同的步骤吗？
我是否需要使用标记化、TFIDF 等文本处理活动？