如何檢查RapidMiner中的多項式迴歸結果？

我使用RapidMiner和我有一個包含40行，每行具有14個列中的數據組。線是不同種類的Android應用+和線路的端部的度量有谷歌播放排名（第一行是其中包含度量的名稱的標頭）。如何檢查RapidMiner中的多項式迴歸結果？

（所以我們的目標是預測谷歌播放從指標排名。）

列1-13：不同類型的指標
列14：谷歌發揮排名
線2-40：機器人的度量突出

我用PolynomialRegression在RapidMiner我得到了這樣的結果：

- 6.723 * lloc^1.000 
+ 1.187 * nid^2.000 
- 47.730 * nle^1.000 
- 36.433 * nel^1.000 
- 1.466 * nip^2.000 
- 97.187 * activites^1.000 
- 50.080 * inside-permissions^1.000 
- 60.291 * outside-permissions^1.000 
- 52.472 * all-permissions^4.000 
- 2.309 * jtlloc^1.000 
+ 36.058 * jtnm^1.000 
+ 9.924 * jtna^1.000 
+ 40.504 * jtncl^1.000 
+ 9.455

我的問題： 如何檢查這個結果是正確的？我如何檢查這個結果到一個已經可用的行？例如，我想這個結果應用到第25行：25,8,5,10,0,1,0,0,0,239,10,14,4,3.8

我的其他問題： 什麼是我能做到的方法預測這個集？什麼是最好的方法來做到這一點？如果可能的話，我想請你解釋一下。

在此先感謝，彼得

來源

2013-06-03 olhptr

多項式迴歸的結果是一個訓練有素的模型。如果要應用該模型數據集，並查看結果，使用Apply Model操作。它需要兩個輸入：模型和數據。此運算符的輸出是具有一個以上屬性的數據集：迴歸結果。

但是，使用與訓練相同的數據來評估模型的性能是一個非常糟糕的主意（overfitting）。要正確評估模型的性能，分割數據，以訓練集（用於訓練模型）和測試組（用於評估性能）。或者使用實際上相同的交叉驗證，但多次進行平均。（在Rapidminer中：Edit - > New Building Block - > Numerical X-Validation）

選擇哪種迴歸方法是一個難題，並取決於您的具體需求。你唯一的標準是迴歸錯誤？你需要人類可讀的輸出嗎？您一定需要嘗試多種方法。我不確定你會用這個小數據集得到一些結論性的結果。

來源

2013-06-03 16:14:37

嗨！所以，第一個是感謝你的答案。我檢查了你的建議。我得到這樣的輸出： root_mean_squared_error： 0.717 +/- 0.694（MIKRO：1.003 +/- 0.000） squared_error： 0.996 +/- 2.114（MIKRO：1.007 +/- 4。378）我知道我需要更多的數據，但不幸的是我沒有發現很多頁面提供免費的android應用程序源代碼（除了f-droid.org） – olhptr

您提到：「可讀的輸出」。是的，我想要可讀的輸出。我想找到一些方法，我可以預測哪些指標對Google Play評分影響最大。你的建議是什麼，最適合的方法是什麼？ – olhptr

如何檢查RapidMiner中的多項式迴歸結果？

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