Orange: Cross Validation - Revision history

Onnowpurbo at 09:13, 11 February 2025

2025-02-11T09:13:15Z

Onnowpurbo at 09:34, 29 February 2020

2020-02-29T09:34:27Z

Onnowpurbo at 09:30, 29 February 2020

2020-02-29T09:30:59Z

Onnowpurbo: /* Referensi */

2020-01-27T20:56:43Z

Referensi

Onnowpurbo at 20:16, 12 January 2020

2020-01-12T20:16:18Z

Onnowpurbo at 20:15, 12 January 2020

2020-01-12T20:15:50Z

Onnowpurbo at 20:15, 12 January 2020

2020-01-12T20:15:07Z

Onnowpurbo at 23:43, 7 January 2020

2020-01-07T23:43:05Z

Onnowpurbo at 23:41, 7 January 2020

2020-01-07T23:41:15Z

Onnowpurbo: Created page with "Sumber: https://orange.biolab.si/workflows/ How good are supervised data mining methods on your classification dataset? Here’s a workflow that scores various classification..."

2020-01-07T23:40:38Z

Created page with "Sumber: https://orange.biolab.si/workflows/ How good are supervised data mining methods on your classification dataset? Here’s a workflow that scores various classification..."

New page

Sumber: https://orange.biolab.si/workflows/

How good are supervised data mining methods on your classification dataset? Here’s a workflow that scores various classification techniques on a dataset from medicine. The central widget here is the one for testing and scoring, which is given the data and a set of learners, does cross-validation and scores predictive accuracy, and outputs the scores for further examination.

[[File:Cross-validation.png|center|200px|thumb]]

==Referensi==

* https://orange.biolab.si/workflows/

==Pranala Menarik==

* [[Orange]]

← Older revision		Revision as of 09:13, 11 February 2025
Line 5:		Line 5:
	[[File:Cross-validation.png\|center\|200px\|thumb]]		[[File:Cross-validation.png\|center\|200px\|thumb]]

		+
		+	The image represents an '''Orange Data Mining workflow''' designed for evaluating multiple '''classification models''' using cross-validation and analyzing misclassifications.
		+
		+	=='''Workflow Breakdown:'''==
		+	1. '''File (Data Input)'''
		+	* The dataset (e.g., '''"iris.tab"''') is loaded from documentation datasets.
		+	* The note suggests that checking the dataset first is a good practice.
		+
		+	2. '''Data Table'''
		+	* Displays the loaded dataset for initial inspection before applying machine learning models.
		+
		+	3. '''Learners (Classification Models)'''
		+	* Three classification models are used:
		+	** '''Logistic Regression'''
		+	** '''Random Forest Classification'''
		+	** '''Support Vector Machine (SVM)'''
		+	* Multiple models can be used simultaneously for comparison.
		+
		+	4. '''Test & Score (Cross-Validation)'''
		+	* Performs '''cross-validation''' to evaluate model performance.
		+	* The note suggests double-clicking on this node to examine detailed '''performance scores'''.
		+
		+	5. '''Confusion Matrix'''
		+	* Displays '''misclassifications''' for each model.
		+	* The note suggests that selecting a cell in the confusion matrix provides additional data insights.
		+
		+	6. '''Data Table (1)'''
		+	* Stores selected misclassification details for further analysis.
		+	* Users can '''examine misclassified data points''' in a spreadsheet format.
		+
		+	=='''Purpose of the Workflow:'''==
		+	* Loads and '''previews''' a labeled dataset.
		+	* Trains and evaluates '''multiple classification models''' simultaneously.
		+	* Uses '''cross-validation''' to compare model performance.
		+	* Analyzes '''misclassification patterns''' using a confusion matrix.
		+	* Allows further '''examination of misclassified instances''' via a separate data table.
		+
		+	This workflow is useful for '''model comparison, error analysis, and performance evaluation''', helping users select the best model for a classification task.

	==Source==		==Source==

@@ Line 1: / Line 1: @@
 Sumber: https://orange.biolab.si/workflows/
-Seberapa baik metode supervised data mining pada dataset klasifikasi anda? Berikut adalah workflow yang menilai berbagai teknik klasifikasi pada dataset (dalam contoh adalah iris). Widget utama yang digunakan di sini adalah untuk Widget Test & Score, yang diberikan data dan satu set learner, melakukan validasi silang dan skor akurasi prediksi, dan menghasilkan skor untuk pemeriksaan lebih lanjut.
+Seberapa baik metode supervised data mining pada klasifikasi dataset kita? Berikut adalah workflow yang menilai berbagai teknik klasifikasi pada dataset (dalam contoh adalah iris). Widget utama yang digunakan di sini adalah untuk Widget Test & Score, yang diberikan data dan satu set learner, melakukan validasi silang dan skor akurasi prediksi, dan menghasilkan skor untuk pemeriksaan lebih lanjut.
 [[File:Cross-validation.png|center|200px|thumb]]

@@ Line 1: / Line 1: @@
 Sumber: https://orange.biolab.si/workflows/
-Seberapa baik metode supervised data mining pada dataset klasifikasi anda? Berikut adalah workflow yang menilai berbagai teknik klasifikasi pada dataset (dalam contoh adalah iris). Widget utama yang digunakan di sini adalah untuk testing dan scoring, yang diberikan data dan satu set learner, melakukan validasi silang dan skor akurasi prediksi, dan menghasilkan skor untuk pemeriksaan lebih lanjut.
+Seberapa baik metode supervised data mining pada dataset klasifikasi anda? Berikut adalah workflow yang menilai berbagai teknik klasifikasi pada dataset (dalam contoh adalah iris). Widget utama yang digunakan di sini adalah untuk Widget Test & Score, yang diberikan data dan satu set learner, melakukan validasi silang dan skor akurasi prediksi, dan menghasilkan skor untuk pemeriksaan lebih lanjut.
 [[File:Cross-validation.png|center|200px|thumb]]

← Older revision		Revision as of 20:56, 27 January 2020
Line 12:		Line 12:
	==Referensi==		==Referensi==

		+	* YOUTUBE: https://www.youtube.com/watch?v=EWEERdBPtPI
	* https://orange.biolab.si/workflows/		* https://orange.biolab.si/workflows/

@@ Line 1: / Line 1: @@
 Sumber: https://orange.biolab.si/workflows/
-Seberapa baik metode supervised data mining pada dataset klasifikasi anda? Berikut adalah workflow yang menilai berbagai teknik klasifikasi pada dataset iris. Widget utama yang digunakan di sini adalah untuk testing dan scoring, yang diberikan data dan satu set learner, melakukan validasi silang dan skor akurasi prediksi, dan menghasilkan skor untuk pemeriksaan lebih lanjut.
+Seberapa baik metode supervised data mining pada dataset klasifikasi anda? Berikut adalah workflow yang menilai berbagai teknik klasifikasi pada dataset (dalam contoh adalah iris). Widget utama yang digunakan di sini adalah untuk testing dan scoring, yang diberikan data dan satu set learner, melakukan validasi silang dan skor akurasi prediksi, dan menghasilkan skor untuk pemeriksaan lebih lanjut.
 [[File:Cross-validation.png|center|200px|thumb]]

← Older revision		Revision as of 23:41, 7 January 2020
Line 6:		Line 6:


		+	==Source==
		+
		+	* https://service.biolab.si/download/workflow?name=450-cross-validation.ows&domain=orange

	==Referensi==		==Referensi==