Orange: Apply Domain - Revision history

Onnowpurbo: /* Contoh */

2020-04-19T02:51:45Z

Contoh

Onnowpurbo: /* Contoh */

2020-04-19T02:51:31Z

Contoh

Onnowpurbo: /* Contoh */

2020-04-19T02:49:26Z

Contoh

Onnowpurbo at 07:35, 18 April 2020

2020-04-18T07:35:58Z

Onnowpurbo at 07:31, 18 April 2020

2020-04-18T07:31:19Z

Onnowpurbo: /* Contoh */

2020-01-31T02:26:19Z

Contoh

Onnowpurbo: /* Contoh */

2020-01-31T02:21:59Z

Contoh

Onnowpurbo: /* Contoh */

2020-01-31T02:13:49Z

Contoh

Onnowpurbo at 02:11, 31 January 2020

2020-01-31T02:11:30Z

Onnowpurbo at 01:04, 28 January 2020

2020-01-28T01:04:38Z

@@ Line 22: / Line 22: @@
 ==Contoh==
-Dalam contyoh ini digunakan data iris dari widget File. Untuk membuat dua set data terpisah, kita akan menggunakan widget Select Rows dan menset iris menjadi salah satu dari iris-setosa atau iris-versicolor. Ini akan menampilkan kumpulan data dengan 100 baris, setengah dari mereka termasuk class iris-setosa dan setengah lainnya ke class iris-versicolor.
+Dalam contoh ini digunakan data iris dari widget File. Untuk membuat dua set data terpisah, kita akan menggunakan widget Select Rows dan menset iris menjadi salah satu dari iris-setosa atau iris-versicolor. Ini akan menampilkan kumpulan data dengan 100 baris, setengah dari mereka termasuk class iris-setosa dan setengah lainnya ke class iris-versicolor.
 Kami akan mengubah data dengan widget PCA dan memilih dua komponen pertama, yang menjelaskan 96% varian. Sekarang, kita ingin menerapkan preprocessing yang sama pada data 'baru', yaitu 50 iris virginica yang tersisa. Kirim data yang tidak digunakan dari widget Select Rows ke widget Apply Domain. Pastikan untuk menggunakan output data yang tidak cocok dari widget Select Rows. Kemudian tambahkan ke Transformed data output dari widget PCA.

@@ Line 22: / Line 22: @@
 ==Contoh==
-Kita akan menggunakan data iris dari widget File untuk contoh ini. Untuk membuat dua set data terpisah, kita akan menggunakan widget Select Rows dan menset iris adalah salah satu dari iris-setosa, iris-versicolor. Ini akan menampilkan kumpulan data dengan 100 baris, setengah dari mereka termasuk class iris-setosa dan setengah lainnya ke class iris-versicolor.
+Dalam contyoh ini digunakan data iris dari widget File. Untuk membuat dua set data terpisah, kita akan menggunakan widget Select Rows dan menset iris menjadi salah satu dari iris-setosa atau iris-versicolor. Ini akan menampilkan kumpulan data dengan 100 baris, setengah dari mereka termasuk class iris-setosa dan setengah lainnya ke class iris-versicolor.
 Kami akan mengubah data dengan widget PCA dan memilih dua komponen pertama, yang menjelaskan 96% varian. Sekarang, kita ingin menerapkan preprocessing yang sama pada data 'baru', yaitu 50 iris virginica yang tersisa. Kirim data yang tidak digunakan dari widget Select Rows ke widget Apply Domain. Pastikan untuk menggunakan output data yang tidak cocok dari widget Select Rows. Kemudian tambahkan ke Transformed data output dari widget PCA.

@@ Line 22: / Line 22: @@
 ==Contoh==
-Kita akan menggunakan data iris dari widget File untuk contoh ini. Untuk membuat dua set data terpisah, kita akan menggunakan widget Select Rows dan mengatur kondisi ke iris adalah salah satu dari iris-setosa, iris-versicolor. Ini akan menampilkan kumpulan data dengan 100 baris, setengah dari mereka termasuk kelas iris-setosa dan setengah lainnya ke iris-versicolor.
+Kita akan menggunakan data iris dari widget File untuk contoh ini. Untuk membuat dua set data terpisah, kita akan menggunakan widget Select Rows dan menset iris adalah salah satu dari iris-setosa, iris-versicolor. Ini akan menampilkan kumpulan data dengan 100 baris, setengah dari mereka termasuk class iris-setosa dan setengah lainnya ke class iris-versicolor.
-Kami akan mengubah data dengan widget PCA dan memilih dua komponen pertama, yang menjelaskan 96% varian. Sekarang, kita ingin menerapkan preprocessing yang sama pada data 'baru', yaitu 50 iris virginica yang tersisa. Kirim data yang tidak digunakan dari widget Select Rows untuk widget Apply Domain. Pastikan untuk menggunakan output data yang tidak cocok dari widget Select. Kemudian tambahkan ke Transformed data output dari widget PCA.
+Kami akan mengubah data dengan widget PCA dan memilih dua komponen pertama, yang menjelaskan 96% varian. Sekarang, kita ingin menerapkan preprocessing yang sama pada data 'baru', yaitu 50 iris virginica yang tersisa. Kirim data yang tidak digunakan dari widget Select Rows ke widget Apply Domain. Pastikan untuk menggunakan output data yang tidak cocok dari widget Select Rows. Kemudian tambahkan ke Transformed data output dari widget PCA.
 Widget Apply Domain akan menerapkan preprocessor ke data baru dan menampilkannya. Untuk menambahkan data baru ke data lama, gunakan Concatenate. Gunakan Transformed Data output dari widget PCA sebagai Data Primer dan Transformed Data dari widget Apply Domain sebagai Additional Data.

@@ Line 1: / Line 1: @@
 Sumber: https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/data/applydomain.html
 ==Input==
@@ Line 14: / Line 14: @@
   Transformed Data: transformed dataset
-Apply Domain memetakan data baru ke dalam transformed space. Misalnya, jika kita mengubah beberapa data dengan PCA dan ingin mengamati data baru di ruang yang sama, kita dapat menggunakan Apply Domain untuk memetakan data baru ke dalam ruang PCA yang dibuat dari data original.
+Widget Apply Domain memetakan data baru ke dalam transformed space. Misalnya, jika kita mengubah beberapa data dengan widget PCA dan ingin mengamati data baru di ruang yang sama, kita dapat menggunakan widget Apply Domain untuk memetakan data baru ke dalam ruang PCA yang dibuat dari data original.
 [[File:ApplyDomain.png|center|200px|thumb]]
-Widget menerima dataset dan template dataset yang digunakan untuk men-transformasi dataset.
+Widget Apply Domain menerima dataset dan template dataset yang digunakan untuk men-transformasi dataset.
 ==Contoh==
-Kita akan menggunakan data iris dari widget File untuk contoh ini. Untuk membuat dua set data terpisah, kita akan menggunakan Select Rows dan mengatur kondisi ke iris adalah salah satu dari iris-setosa, iris-versicolor. Ini akan menampilkan kumpulan data dengan 100 baris, setengah dari mereka termasuk kelas iris-setosa dan setengah lainnya ke iris-versicolor.
+Kita akan menggunakan data iris dari widget File untuk contoh ini. Untuk membuat dua set data terpisah, kita akan menggunakan widget Select Rows dan mengatur kondisi ke iris adalah salah satu dari iris-setosa, iris-versicolor. Ini akan menampilkan kumpulan data dengan 100 baris, setengah dari mereka termasuk kelas iris-setosa dan setengah lainnya ke iris-versicolor.
-Kami akan mengubah data dengan PCA dan memilih dua komponen pertama, yang menjelaskan 96% varian. Sekarang, kami ingin menerapkan preprocessing yang sama pada data 'baru', yaitu 50 iris virginicas yang tersisa. Kirim data yang tidak digunakan dari Select Rows untuk Apply Domain. Pastikan untuk menggunakan output data yang tidak cocok dari Select Rows widget. Kemudian tambahkan ke Transformed data output dari PCA.
+Kami akan mengubah data dengan widget PCA dan memilih dua komponen pertama, yang menjelaskan 96% varian. Sekarang, kita ingin menerapkan preprocessing yang sama pada data 'baru', yaitu 50 iris virginica yang tersisa. Kirim data yang tidak digunakan dari widget Select Rows untuk widget Apply Domain. Pastikan untuk menggunakan output data yang tidak cocok dari widget Select. Kemudian tambahkan ke Transformed data output dari widget PCA.
-Apply Domain akan menerapkan preprocessor ke data baru dan menampilkannya. Untuk menambahkan data baru ke data lama, gunakan Concatenate. Gunakan Transformed Data output dari PCA sebagai Data Primer dan Transformed Data dari Apply Domain sebagai Additional Data.
+Widget Apply Domain akan menerapkan preprocessor ke data baru dan menampilkannya. Untuk menambahkan data baru ke data lama, gunakan Concatenate. Gunakan Transformed Data output dari widget PCA sebagai Data Primer dan Transformed Data dari widget Apply Domain sebagai Additional Data.
-Amati hasilnya dalam Tabel Data atau dalam Scatter Plot untuk melihat data baru dan hubungannya dengan data lama.
+Amati hasilnya dalam widget Data Table atau dalam widget Scatter Plot untuk melihat data baru dan hubungannya dengan data lama.
-[[File:ApplyDomain-Example.png|center|200px|thumb]]
+[[File:ApplyDomain-Example.png|center|600px|thumb]]
 ==Referensi==

← Older revision		Revision as of 07:31, 18 April 2020
Line 2:		Line 2:


		+	Widget Apply Domain
	Dataset yang diberikan dan template untuk mengubah dataset.		Dataset yang diberikan dan template untuk mengubah dataset.

@@ Line 23: / Line 23: @@
 Kita akan menggunakan data iris dari widget File untuk contoh ini. Untuk membuat dua set data terpisah, kita akan menggunakan Select Rows dan mengatur kondisi ke iris adalah salah satu dari iris-setosa, iris-versicolor. Ini akan menampilkan kumpulan data dengan 100 baris, setengah dari mereka termasuk kelas iris-setosa dan setengah lainnya ke iris-versicolor.
-We will transform the data with PCA and select the first two components, which explain 96% of variance. Now, we would like to apply the same preprocessing on the ‘new’ data, that is the remaining 50 iris virginicas. Send the unused data from Select Rows to Apply Domain. Make sure to use the Unmatched Data output from Select Rows widget. Then add the Transformed data output from PCA.
+Kami akan mengubah data dengan PCA dan memilih dua komponen pertama, yang menjelaskan 96% varian. Sekarang, kami ingin menerapkan preprocessing yang sama pada data 'baru', yaitu 50 iris virginicas yang tersisa. Kirim data yang tidak digunakan dari Select Rows untuk Apply Domain. Pastikan untuk menggunakan output data yang tidak cocok dari Select Rows widget. Kemudian tambahkan ke Transformed data output dari PCA.
 Apply Domain will apply the preprocessor to the new data and output it. To add the new data to the old data, use Concatenate. Use Transformed Data output from PCA as Primary Data and Transformed Data from Apply Domain as Additional Data.

@@ Line 4: / Line 4: @@
 Given dataset and template transforms the dataset.
-Inputs
+==Input==
-    Data: input dataset
+ Data: input dataset
-    Template Data: template for transforming the dataset
+==Output==
      Transformed Data: transformed dataset
@@ Line 19: / Line 18: @@
 The widget receives a dataset and a template dataset used to transform the dataset.
-Example
 We will use iris data from the File widget for this example. To create two separate data sets, we will use Select Rows and set the condition to iris is one of iris-setosa, iris-versicolor. This will output a data set with a 100 rows, half of them belonging to iris-setosa class and the other half to iris-versicolor.