Difference between revisions of "Orange: Apply Domain"

From OnnoWiki
Jump to navigation Jump to search
Line 1: Line 1:
 
Sumber: https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/data/applydomain.html
 
Sumber: https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/data/applydomain.html
 +
 +
Widget Apply Domain akan menerima dataset dan template untuk men-transformasi dataset.
  
  
Widget Apply Domain
 
Dataset yang diberikan dan template untuk mengubah dataset.
 
  
 
==Input==
 
==Input==
Line 14: Line 14:
 
  Transformed Data: transformed dataset
 
  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]]
 
[[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==
 
==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==
 
==Referensi==

Revision as of 14:35, 18 April 2020

Sumber: https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/data/applydomain.html

Widget Apply Domain akan menerima dataset dan template untuk men-transformasi dataset.


Input

Data: input dataset
Template Data: template for transforming the dataset

Output

Transformed Data: transformed dataset

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.

ApplyDomain.png

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 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 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.

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 widget Data Table atau dalam widget Scatter Plot untuk melihat data baru dan hubungannya dengan data lama.

ApplyDomain-Example.png

Referensi

Pranala Menarik