Difference between revisions of "Orange: Apply Domain"

Latest revision as of 09:51, 19 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.

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

Contoh

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.

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.

Referensi

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

Pranala Menarik

Orange

@@ Line 1: / Line 1: @@
 Sumber: https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/data/applydomain.html
+Widget Apply Domain akan menerima dataset dan template untuk men-transformasi dataset.
-Dataset yang diberikan dan template untuk mengubah dataset.
 ==Input==
@@ Line 13: / 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.
+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.
-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 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.
-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.
+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.
-Observe the results in a Data Table or in a Scatter Plot to see the new data in relation to the old one.
+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==