Difference between revisions of "Orange: Apply Domain"

From OnnoWiki
Jump to navigation Jump to search
Line 2: Line 2:
  
  
Given dataset and template transforms the dataset.
+
Dataset yang diberikan dan template untuk mengubah dataset.
  
 
==Input==
 
==Input==
Line 11: Line 11:
 
==Output==
 
==Output==
  
    Transformed Data: transformed dataset
+
Transformed Data: transformed dataset
  
Apply Domain maps new data into a transformed space. For example, if we transform some data with PCA and wish to observe new data in the same space, we can use Apply Domain to map the new data into the PCA space created from the original data.
+
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.
  
 
[[File:ApplyDomain.png|center|200px|thumb]]
 
[[File:ApplyDomain.png|center|200px|thumb]]
  
The widget receives a dataset and a template dataset used to transform the dataset.
+
Widget menerima dataset dan template dataset yang digunakan untuk men-transformasi dataset.
  
 
==Contoh==
 
==Contoh==

Revision as of 09:11, 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.

ApplyDomain.png

Widget menerima dataset dan template dataset yang digunakan untuk men-transformasi dataset.

Contoh

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.

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.

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.

ApplyDomain-Example.png



Referensi

Pranala Menarik