Difference between revisions of "Orange: Apply Domain"
Onnowpurbo (talk | contribs) (→Contoh) |
Onnowpurbo (talk | contribs) (→Contoh) |
||
| 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. | 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. | ||
| − | + | 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. | 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. | ||
Revision as of 09:21, 31 January 2020
Sumber: https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/data/applydomain.html
Dataset yang diberikan dan template untuk mengubah dataset.
Input
Data: input dataset Template Data: template for transforming the dataset
Output
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 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.
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.
Observe the results in a Data Table or in a Scatter Plot to see the new data in relation to the old one.
