在RapidMiner的整個數據集中應用kNN模型

Question

初學者RapidMiner問題在這裏。假設我已經完成了通過例如開發預測kNN模型的工作。交叉驗證，我現在想用這個模型對我所做過的整個數據集（訓練和測試集）進行預測，這是如何完成的？我已經試過如下：

但隨後的每個對象的「標籤」已包含在它自己的最近鄰所以如果k = 1的預測誤差= 0，這顯然是不應該的。

Answer 1

你是對的，將模型應用於它所訓練的相同數據是錯誤的。通常情況下，誰會設置一部分數據用於訓練模型，然後是另一部分（不參與訓練）用於測試。請記住，交叉驗證通常不是培訓的一部分，而是一種確保您的模型穩定並且不會對所呈現的數據進行過度訓練的方法。

我可以推薦看看applying，testing和validating上的RapidMiner教程視頻。

也可隨時在RapidMiner community forum中進一步詢問或重新發布問題。

Answer 2

確定它可以通過提取內「交叉驗證」的「測試儀」來完成見下圖：

所以基本上整個數據集是測試和訓練集合時，使用交叉驗證預測也作爲額外的列包含在輸出中，不確定它們是平均值還是僅僅是最新的迭代。