Advanced Predictive Modeling with R and RapidMiner Studio 7

Predictive Modelling with 
R & RapidMiner Studio 7
(data)3 
base|warehouse|mining
http://www.dataminingtrend.com 
http://facebook.com/datacube.th
Eakasit Pacharawongsakda, Ph.D.
Certiﬁed RapidMiner Analyst
Advanced

About us
(data)3 
Chapter 0

(data)3 
http://dataminingtrend.com http://facebook.com/datacube.th
About us
• ชื่อ: เอกสิทธิ์ พัชรวงศ์ศักดา
• การศึกษา:
• ปริญญาเอก วิทยาการคอมพิวเตอร์ สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร (SIIT) มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
• ปริญญาโท วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
• ปริญญาตรี วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์  
(เกียรตินิยมอันดับ 2)
• ประสบการณ์
• Certiﬁed RapidMiner Analyst
• Research Collaboration with Western Digital (Thailand) เฟสที่ 1 ระยะเวลา 6 เดือน
• ร่วมวิจัย โครงการสํารวจข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์พฤติกรรมของนักท่องเที่ยวเชิงลึก ด้วยวิธีการทําเหมือง
ข้อมูล การท่องเที่ยวแห่งประเทศไทย (ททท)
• วิทยากรอบรมการใช้งานซอฟต์แวร์ open source ทางด้าน data mining
3

(data)3 
About us
• หนังสือ Data Mining ฉบับภาษาไทย
4

(data)3 
About us
5
RapidMiner Analyst
Certification
This is to Certify that
Successfully passed the examination for the Certified RapidMiner Analyst.
The RapidMiner Analyst certification level is designed for individuals who wish to demonstrate
a fundamental understanding of how RapidMiner software works and is used.
Certified Analyst professionals will be able to prepare data and create predictive models in
standard data environments typically found within most analyst positions.
The candidate has proven the ability to:
Prepare data Build predictive models
Evaluate the model’s quality Score new data sets
Deploy data mining models
With:
RapidMiner Studio RapidMiner Server
Eakasit Pacharawongsakda

(data)3 
in-house training

Introduction to R
(data)3 
Chapter 1

(data)3 
Introduction to R
• แนะนำ R และ RStudio
• โครงสร้างข้อมูลพื้นฐานใน R
• การอ่านไฟล์ข้อมูล
• การเขียนโปรแกรมภาษา R เบื้องต้น
• การเลือกเงื่อนไข (IF)
• การวนรอบ (loop)
• การเขียนฟังก์ชัน
• การสร้างกราฟด้วย R เบื้องต้น
• การสร้างโมเดล classiﬁcation ด้วย R เบื้องต้น
8

(data)3 
Introduction to R
• R คือ ซอฟต์แวร์ open source ที่ใช้ทางด้านการคำนวณเชิงสถิติ
• ดาวน์โหลดได้จาก https://www.r-project.org
• ติดตั้งได้ทั้ง Windows, OS X และ Linux
9

(data)3 
Introduction to R
10
source: https://www.youtube.com/watch?v=TR2bHSJ_eck

(data)3 
Introduction to R
• จากผลการสำรวจของเว็บไซต์ kdnuggets.com พบว่าเป็นภาษาที่มีผู้
ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลมากที่สุดในปี 2014 และ 2015
11
source: http://www.kdnuggets.com/polls/2015/r-vs-python.html

(data)3 
Introduction to R
• R เป็นภาษาโปรแกรมอย่างหนึ่งที่ใช้งานง่ายกว่า C/C++ หรือ Java
• พิมพ์คำสั่งผ่านทาง R Console
12

(data)3 
Introduction to R
• เพื่อให้การใช้งาน R ง่ายขึ้นมีคนพัฒนาซอฟต์แวร์ RStudio เพื่อเป็น 
editor ซึ่งสามารถสั่งให้ทำงานได้เลย
• ดาวน์โหลด RStudio ได้จาก https://www.rstudio.com
13

(data)3 
Introduction to RStudio
14
1
Console
2 Environment
3
R packages

(data)3 
Introduction to RStudio
• คำสั่ง ? ใช้เพื่อเรียกดู help ของ R
15
> ?read.csv
เรียกดู help ของ R

(data)3 
R Data Structures: Vectors
• เวกตอร์ (Vector)
• เก็บข้อมูลเรียงตามลำดับ และข้อมูลจะต้องเป็นประเภทเดียวกันทั้งหมด เช่น
ตัวเลข หรือ ข้อความ
16
ID15101
ID15102
ID15103
ID15104
[1]
[2]
[3]
[4]
เวกเตอร์ customer_id
> customer_id <- c("ID15101",
"ID15102",
"ID15103",
"ID15104")
การสร้าง Vector

(data)3 
R Data Structures: Vectors
• เวกตอร์ (Vector)
• เก็บข้อมูลเรียงตามลำดับ และข้อมูลจะต้องเป็นประเภทเดียวกันทั้งหมด เช่น
ตัวเลข หรือ ข้อความ
17
> customer_id[2]
[1] "ID15102"
> customer_id[3]
[1] "ID15103"
ดึงข้อมูลจาก Vector
ID15101
ID15102
ID15103
ID15104
[1]
[2]
[3]
[4]
1
2
เวกเตอร์ customer_id

(data)3 
R Data Structures: List
18
> age <- c(48,40,51,23);
> gender <- c("FEMALE","MALE","FEMALE","FEMALE");
> income <- c(17546.0,30085.1,16575.4,20375.4);
> john_doe <- list(customer_id = customer_id[1],
age = age[1],
gender = gender[1],
income = income[1])
การสร้าง List
> john_doe$customer_id
[1] "ID15101"
การดึงข้อมูลจาก List

(data)3 
R Data Structures: List
19
> john_doe$customer_id
[1] "ID15101"
> john_doe$age
[1] 48
> john_doe$gender
[1] "FEMALE"
> john_doe$income
[1] 17546
> john_doe
$customer_id
[1] "ID15101"
$age
[1] 48
$gender
[1] "FEMALE"
$income
[1] 17546

(data)3 
Importing Data
• คำสั่งสำหรับการอ่านข้อมูลประเภท CSV
• ชื่อไฟล์ประเภท CSV
• กำหนดให้แถวแรกเป็นชื่อแอตทริบิวต์
20
> data <- read.csv("Rcustomers.csv",header=TRUE)
การอ่านไฟล์ CSV
1 2
1
2

(data)3 
Repetitive execution
• ตัวอย่างคำสั่งในการวนรอบ (loop)
21
> fold <- seq(1:10)
> for (i in 1:length(fold)) {
cat(“Fold no. ”,i,”n”)
}
# Fold no. 1
# Fold no. 2
# Fold no. 3
# Fold no. 4
# Fold no. 5
# Fold no. 6
# …
ตัวอย่างคำสั่ง FOR
> fold <- seq(1:10)
> for (i in fold) {
cat(“Fold no. ”,i,”n”)
}
# Fold no. 1
# Fold no. 2
# Fold no. 3
# Fold no. 4
# Fold no. 5
# Fold no. 6
# …

(data)3 
Repetitive execution
• ตัวอย่างคำสั่งในการวนรอบ (loop)
22
> accuracy <- c(70.5, 93.0, 85.6)
> best.accuracy <- 0
> for (i in accuracy) {
if (i > best.accuracy)
best.accuracy <- i
}
> best.accuracy
# 93.0

(data)3 
Visualization with R: Bar & Line graph
23
> ggplot(data=dat, aes(x=model, y=accuracy, fill=model))  
+ geom_bar(stat="identity")  
+ geom_text(aes(label = accuracy), size = 5,  
hjust = 0.5, vjust = 2) + xlab("Classifiers")  
+ ylab("Accuracy") + ggtitle("Compare performance")
สร้างกราฟแท่งแบบมีสี

(data)3 
• ข้อมูลมีมากกว่า 1 ชุด
24
> dat2 <- data.frame(dataset =  
factor(c("fold1", "fold2", "fold3", "fold4", "fold5")),
accuracyDT = c(70.5, 76.2, 77.0, 78.1, 74.5),
accuracyKNN = c(93.0, 90.2, 91.0, 85.5, 86.6),
accuracyNN = c(85.6, 80.1, 82.0, 81.0, 80.0))
> dat2
# dataset accuracyDT accuracyKNN accuracyNN
# 1 fold1 70.5 93.0 85.6
# 2 fold2 76.2 90.2 80.1
# 3 fold3 77.0 91.0 82.0
# 4 fold4 78.1 85.5 81.0
# 5 fold5 74.5 86.6 80.0
สร้างข้อมูล

(data)3 
25
> source("function.R")
> multiplot(line,bar)
สร้างกราฟแบบหลายชุดข้อมูล

(data)3 
Linear Regression model using R
• ในการสร้างโมเดล linear regression ใช้ฟังก์ชัน lm()
• โดยที่
• dv คือ dependent variable หรือ แอตทริบิวต์ที่เป็นลาเบลคำตอบ
• iv คือ independent variable หรือ แอตทริบิวต์ที่เป็นแอตทริบิวต์ทั่วไป
• ทั้ง dv และ iv จะเป็นแอตทริบิวต์ที่อยู่ในข้อมูล mydata
• ข้อมูล mydata คือ training data ที่จะนำมาสร้างโมเดล
26
> m <- lm(dv ~ iv, data=mydata)
การสร้างโมเดล
> m <- lm(GPA_grad ~ GPA_undergrad, data=grade)
ตัวอย่างการสร้างโมเดล

Introduction to RapidMiner Studio 7
(data)3 
Chapter 2

(data)3 
• พบกับหน้าต่าง Home Screen
RapidMiner Studio 7
28
1 แนะนำการใข้งานเบื้องต้น
4
3
เปิด process ที่มีอยู่
สร้าง process ใหม่
2 ดูตัวอย่างที่เตรียมไว้

(data)3 
RapidMiner Studio 7
• องค์ประกอบของ RapidMiner Studio 7
29
Repository
Operators
Process
Parameter
help
1
2
3
4
5

(data)3 
RapidMiner Studio 7
• เมนูใน RapidMiner Studio 7
30
ใช้สร้าง process ใหม่
โหลด process เดิม
บันทึก process
undo หรือ redo
สั่งให้ process ทำงาน (run)
ยกเลิก process (stop)
เมนูสำหรับปรับเปลี่ยนมุมมองของ
RapidMiner Studio 7
เมนูสำหรับแสดงวิธีการใช้งานในรูปแบบต่างๆ
ba
a
b
หน้า Design แสดงหน้าสำหรับการสร้างโพรเซส
หน้า Results แสดงหน้าผลลัพธ์การทำงาน

(data)3 
R extension for RM 7
• เพื่อให้สามารถใช้งานภาษา R ได้ใน RapidMiner Studio 7 ต้อง 
ติดตั้ง R Scripting 7.0
• เลือกเมนู Extensions > Marketplace (Updates and Extensions…)
31
1
2

(data)3 
• ค้นหา R extension
32
3
4
5
6

(data)3 
• เลือก accept the terms of all license agreements
33
7
8

(data)3 
• เมื่อดาวน์โหลด extension เสร็จเรียบร้อยแล้วจะต้อง restart โปรแกรม
RapidMiner Studio 7 ใหม่
• ไอคอนของ R Scripting 
ปรากฏขึ้นมาตอน start
34
9

(data)3 
• ตรวจสอบ path ของ R เพื่อให้ R Scripting extension ทำงานได้ 
อย่างถูกต้อง
35
10
11

(data)3 
Testing R in RapidMiner Studio 7
• เลือก process ตัวอย่างจากโอเปอเรเตอร์ Execute R
• ค้นหาโอเปอเรเตอร์ Execute R จากช่อง search
36
1
2
3
4

(data)3 
• แสดงตัวอย่าง process การสร้างโมเดล linear regression ด้วย R
37

(data)3 
• ลบโอเปอเรเตอร์ Retrieve และ Split Data
• เลือกโอเปอเรเตอร์ Read CSV มาใส่ใน process เพื่ออ่านไฟล์ training
38
5

(data)3 
• อ่านไฟล์ insurance_train.csv ด้วยโอเปอเรเตอร์ Read CSV
• เปลี่ยนแอตทริบิวต์ expenses ให้เป็นประเภท label
39
6

(data)3 
• เลือกโอเปอเรเตอร์ Read CSV ตัวที่ 2 มาใส่ใน process เพื่ออ่าน 
ไฟล์ testing
40
7

(data)3 
• อ่านไฟล์ insurance_test.csv ด้วยโอเปอเรเตอร์ Read CSV
• เปลี่ยนแอตทริบิวต์ expenses ให้เป็นประเภท label
41
8

(data)3 
• คลิกที่โอเปอเรเตอร์ Execute R (ชื่อว่า Learn Model)
• คลิกที่ปุ่ม Edit Text ในพารามิเตอร์ script
• แก้ไขคำสั่งใน R ส่วนของการสร้างโมเดล
• formula = expense ~ .
42

(data)3 
• กดปุ่ม Run เพื่อให้ process ทำงาน
43
ผลการทำนาย

Imbalanced data
(data)3 
Chapter 4

(data)3 
Classiﬁcation: Balanced data
• ในการสร้างโมเดลจำเป็นต้องมี training
data เพื่อให้เรียนรู้
• แอตทริบิวต์ทั่วไป คือ แอตทริบิวต์หรือ
ตัวแปรที่ใช้ในการสร้างโมเดล
• แอตทริบิวต์ประเภทลาเบล คือ
แอตทริบิวต์ที่เป็นคำตอบที่เราสนใจในการ
สร้างโมเดล เช่น spam/normal, response/
no response
• ข้อมูล training data ควรจะมีข้อมูลแต่
ละลาเบล (label) เท่ากัน หรือ ใกล้เคียง
กัน (balanced data) เพื่อให้โมเดล
สามารถเรียนรู้ได้จากทุกลาเบล
45
ID Free Won Cash Type
1 Y Y Y spam
2 N Y Y spam
3 N N N normal
4 N N N normal
5 Y N N spam
6 Y N N spam
7 N N N normal
8 N Y N spam
9 N N N normal
10 N N N normal
attribute label
ข้อมูล training data ที่เป็น balanced data

(data)3 
Classiﬁcation: imbalanced data
• ส่วนใหญ่แล้วข้อมูลจริงๆ จะไม่มีจำนวนที่ใกล้เคียงกัน
• ข้อมูลการฉ้อโกง (fraud) มี 2 ลาเบล คือ
• ลาเบล normal จะมีจำนวนเยอะมากๆ เช่น 90%
• ลาเบล fraud จะมีจำนวนน้อยมาก เช่น 10%
• ข้อมูลการตอบรับโปรโมชัน (response) มี 2 ลาเบล คือ
• ลาเบล no จะมีจำนวนเยอะมากๆ เช่น 95%
• ลาเบล yes จะมีจำนวนน้อยมาก เช่น 5%
• ข้อมูลการยกเลิกการใช้บริการ (churn) มี 2 ลาเบล คือ
• ลาเบล no churn จะมีจำนวนเยอะมากๆ เช่น 90%
• ลาเบล churn จะมีจำนวนน้อยมาก เช่น 10%
46

(data)3 
• ข้อมูลที่แต่ละลาเบลมีจำนวนแตกต่างกันมากเราจะเรียกว่าเป็น 
“imbalanced data” หรือ “unbalanced data” เราจะเรียกแต่ละลาเบลว่า
• majority class ข้อมูลที่มีจำนวนมากกว่า
• minority class ข้อมูลที่มีจำนวนน้อยกว่า
• ข้อมูลลาเบลที่มีจำนวนน้อย (minority class) เหล่านี้ส่วนใหญ่เป็นข้อมูลสำคัญ เช่น
• ข้อมูลการใช้งานที่เป็นการโกง (fraud)
• ข้อมูลลูกค้าที่ตอบรับโปรโมชัน (response = yes)
• ข้อมูลลูกค้าที่จะยกเลิกการใช้บริการ (churn = yes)
• ปัญหาคือ บางโมเดลจะเลือกทำให้ค่าความถูกต้องสูงที่สุด ดังนั้นจะตอบเป็น majority
class ไปเสียหมด เช่น ข้อมูลการใช้งานที่ไม่ได้โกง (normal) มีอยู่ 90% (majority
class) ดังนั้นถ้าโมเดลเลือกตอบว่าเป็น normal ทั้งหมดจะมีความถูกต้องสูงถึง 90%
47

(data)3 
• Example
48
training data
หมายเหตุ
ข้อมูลที่เป็น normal (85%)
ข้อมูลที่เป็น fraud (15%)
สร้าง  
classiﬁcation model
classiﬁcation model
1
2
3 4
testing data
accuracy = 85%

(data)3 
• การแก้ไขปัญหาของ imbalanced data
• sampling approach
• under-sampling
• สุ่มตัวอย่าง (sample) ข้อมูลที่เป็น majority class ให้มีจำนวนน้อยลง
• over-sampling
• สร้างข้อมูลตัวอย่างที่เป็น minority class ให้มีจำนวนเพิ่มขึ้น
• cost-sensitive approach
• กำหนดค่าน้ำหนัก (weight) ให้แต่ละลาเบลไม่เท่ากัน
• minority class จะมีค่าน้ำหนักมาก
• majority class จะมีค่าน้ำหนักน้อยกว่า
49

(data)3 
Sampling approach
50
under-sampling over-sampling
imbalanced data

(data)3 
Example 4.1: classify imbalanced data
• โอเปอเรเตอร์ที่เกี่ยวข้อง
51
โอเปอเรเตอร์ คำอธิบาย
Read CSV ใช้สำหรับอ่านข้อมูลจากไฟล์ประเภท CSV
Multiply ใช้สำหรับสร้างข้อมูลเพิ่มเติม
X-Validation ใช้สำหรับการทำ cross-validation
Normalize ใช้สำหรับปรับค่าตัวเลขให้อยู่ในช่วง (scale) เดียวกัน

(data)3 
• เพิ่มโอเปอเรเตอร์ group model เพื่อรวมโมเดลต่างๆ ไว้เป็นหนึ่งตัว
• ส่งโมเดลจากพอร์ต pre ของโอเปอเรเตอร์ Normalize และจากพอร์ต
mod ของโอเปอเรเตอร์ k-NN ไปยังพอร์ต mode ของโอเปอเรเตอร์
Group Models
52
5
6
12
13
14
15
16

(data)3 
• กดปุ่ม Run จะได้ผลลัพธ์การทำงานดังในรูป
53
ทาย spam ถูก 1619 ตัวอย่าง

(data)3 
Example 4.3: over-sampling data
• ส่งข้อมูลจากพอร์ต out ของโอเปอเรเตอร์ Multiply ไปยังโอเปอเรเตอร์
X-Validation
54
2
3
4
5

(data)3 
• เพิ่มโอเปอเรเตอร์ normalize เข้าไปในส่วน Training เพื่อปรับช่วงของ
ข้อมูลให้อยู่ในช่วงเดียวกัน
55
10
11
12
13

(data)3 
• เพิ่มโอเปอเรเตอร์ k-NN เพื่อสร้างโมเดล K-Nearest Neighbours
• ส่งข้อมูลจากพอร์ต exa ของโอเปอเรเตอร์ Normalize ไปยังพอร์ต tra
ของโอเปอเรเตอร์ k-NN
56
13
14
15
16

(data)3 
• เพิ่มโอเปอเรเตอร์ group model เพื่อรวมโมเดลต่างๆ ไว้เป็นหนึ่งตัว
• ส่งโมเดลจากพอร์ต pre ของโอเปอเรเตอร์ Normalize และจากพอร์ต
mod ของโอเปอเรเตอร์ k-NN ไปยังพอร์ต mode ของ Group Models
57
517
18
20
21
19

(data)3 
58
ทาย spam ถูก 1671 ตัวอย่าง

Attribute (Feature) Selection
(data)3 
Chapter 5

(data)3 
• ประสิทธิภาพของ Classiﬁcation ขึ้นอยู่กับ แอตทริบิวต์ หรือ feature 
ที่นำมาใช้
• attribute selection เป็นวิธีการคัดเลือกแอตทริบิวต์ (หรือ feature)  
ที่สำคัญในการสร้างโมเดล
• เลือกแอตทริบิวต์ที่มีความสัมพันธ์ (correlation) กับแอตทริบิวต์ลาเบล (label) มาก
• เลือกแอตทริบิวต์ที่มีความสัมพันธ์กันระหว่างแอตทริบิวต์น้อย
• การทำ attribute selection เหมาะกับ
• ช้อมูลที่มีจำนวนแอตทริบิวต์เป็นจำนวนเยอะ เช่น text mining
• ใช้เวลาในการสร้างโมเดลนาน
60

(data)3 
• การคัดเลือกแอตทริบิวต์จะทำให้
• โมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากบางแอตทริบิวต์ที่ไม่มีความสำคัญ
(irrelevant) ได้ถูกลบทิ้งไป
• ทำให้การทำงานไวขึ้นเนื่องจากมีแอตทริบิวต์ที่น้อยลง
61

(data)3 
• แบ่งได้เป็น 2 แบบ
62
Information Gain Chi-square
Forward 
Selection
Attribute Selection
Wrapper Approach
Backward 
Elimination
Filter Approach

(data)3 
• แบ่งได้เป็น 2 แบบ
• Filter approach เป็นการคำนวณค่าน้ำหนัก (หรือค่าความสัมพันธ์) ของแต่ละ
แอตทริบิวต์และเลือกเฉพาะแอตทริบิวต์ที่สำคัญเก็บไว้
• Wrapper approach เป็นการคำนวณค่าน้ำหนักโดยใช้โมเดล classiﬁcation เป็นตัว
วัดประสิทธิภาพของแอตทริบิวต์
63
ID Free Won Cash Call Service Type
1 Y Y Y Y Y spam
2 N Y Y Y N spam
compute weight
ID Free Won Type
1 Y Y spam
2 N Y spam
แอตทริบิวต์ทั้งหมดใน training data
แอตทริบิวต์หลังจากการเลือก 
(selection) แล้ว
ID Free Won Cash Call Service Type
1 Y Y Y Y Y spam
2 N Y Y Y N spam
ID Free Won Type
1 Y Y spam
2 N Y spam
แอตทริบิวต์ทั้งหมดใน training data
แอตทริบิวต์หลังจากการเลือก 
(selection) แล้ว
classiﬁcation
model
Attribute Selection: Filter Approach
Attribute Selection: Wrapper Approach

(data)3 
Example 5.1: Classiﬁcation with all attributes
• เพิ่มโอเปอเรเตอร์ Naive Bayes เข้าไปในส่วน Training เพื่อสร้าง
โมเดล Naive Bayes
• ส่งข้อมูลจากพอร์ต exa ของโอเปอเรเตอร์ Sample ไปยังพอร์ต tra
ของโอเปอเรเตอร์ Naive Bayes
64
11
12
13

(data)3 
Example 5.1: Classiﬁcation with all attributes
65

(data)3 
Wrapper Approach
• จำนวนรูปแบบของแอตทริบิวต์ที่สร้างขึ้นจะได้เท่ากับ 2N -1  
โดยที่ N คือจำนวนแอตทริบิวต์
66
number of attributes number of combinations
1 1
2 3
3 7
4 15
5 32
6 63
7 127
8 255
9 511
10 1023
Free
Cash
Free Won Cash
Won
Free Won
Free Cash
Won Cash
1
2
3
4
5
6
7

(data)3 
Example 5.4: Forward Selection
• เพิ่มโอเปอเรเตอร์ Naive Bayes เข้าไปในส่วน Training เพื่อสร้าง
โมเดล Naive Bayes
• ส่งข้อมูลจากพอร์ต exa ของโอเปอเรเตอร์ Sample ไปยังพอร์ต tra
ของโอเปอเรเตอร์ Naive Bayes
67
16
17
18

(data)3 
• ค่านำหนักของแต่ละแอตทริบิวต์
68
ค่าน้ำหนักของแต่ละ
แอตทริบิวต์

(data)3 
• แสดงข้อมูลหลังจากเลือกแอตทริบิวต์
69
เหลือเพียงแค่ 9 แอตทริบิวต์จาก
ทั้งหมด 20 แอตทริบิวต์

(data)3 
• ผลการทดสอบประสิทธิภาพด้วยวิธี Cross-validation
70

(data)3 
• เปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการคัดเลือกแอตทริบิวต์แบบต่างๆ
• การคัดเลือกแอตทริบิวต์ให้ประสิทธิภาพดีกว่าการใช้แอตทริบิวต์ทั้งหมด
• การคัดเลือกแอตทริบิวต์ด้วยวิธีการ Backward Elimination ให้ผลดีสุดสำหรับ
ข้อมูลชุดนี้
71
Methods Accuracy
Baseline (all attributes) 72.10%
Weighted by Information Gain 74.00%
Weighted by Chi-Square 74.00%
Forward Selection 73.40%
Backward Elimination 74.20%
Evolutionary Selection 73.90%

Ensemble Techniques
(data)3 
Chapter 6

(data)3 
Ensemble Classifier
• เป็นการสร้าง classification model มากกว่า 1 ตัวเพื่อช่วยกัน predict
คำตอบ
• มีประสิทธิภาพที่ดีกว่าใช้ classification model หนึ่งโมเดล
• โมเดลต่างๆ จะต้องเป็น independent กัน
• เทคนิคการสร้างโมเดลต่างกัน เช่น ใช้ Decision Tree, Neural Network, KNN ร่วมกัน
• ข้อมูล training ต่างกัน เช่น สุ่มข้อมูลให้แตกต่างกัน
• แต่ละโมเดลจะต้องมีค่าความถูกต้องมากกว่า 50% (ในกรณีที่แอตทริบิวต์ประเภท
ลาเบลมีเพียง 2 ค่า)
73

(data)3 
• ใช้การสร้างโมเดลด้วยหลายๆ เทคนิค และรวมผลการทำนายด้วย 
วิธีการโหวต (vote)
Ensemble Classiﬁers (Vote)
74
decision tree model k-nearest neighbours model Neural Network model
ID Free Won Cash
1 Y Y Y
2 N Y Y
unseen data
1 Y Y Y spam
2 N Y Y normal
1 Y Y Y spam
2 N Y Y spam
1 Y Y Y spam
2 N Y Y spam

(data)3 
Example 6.1: Classiﬁcation with NB
• Process การทำงานหลังเพิ่มโอเปอเรเตอร์ X-Validation
75
9
10

(data)3 
Bootstrap Aggregating or Bagging
76
1 Y Y Y spam
2 N Y Y spam
10 N N N normal
1 Y Y Y spam
5 Y N N spam
7 N N N normal
8 N Y N spam
9 N N N normal
10 N N N normal
training data #1
training data #2
training data #3
decision tree model #1
Output 1
Output 2
Output 3
aggregateoutput

(data)3 
• ใช้การสร้างโมเดลด้วยเทคนิคเดียวกันจากข้อมูลที่สุ่มเลือกมาต่างกัน
และรวมผลการทำนายด้วยวิธีการโหวต (vote)
Bootstrap Aggregating or Bagging
77
ID Free Won Cash
1 Y Y Y
2 N Y Y
unseen data
1 Y Y Y spam
2 N Y Y normal
1 Y Y Y spam
2 N Y Y spam
1 Y Y Y spam
2 N Y Y spam
decision tree model #1 decision tree model #2 decision tree model #3

(data)3 
Example 6.5: Bagging
• ในส่วน Training ลบโอเปอเรเตอร์ Decision Tree ทิ้งไปก่อน
• เพิ่มโอเปอเรเตอร์ Bagging เข้าไปในส่วน Training เพื่อสร้างโมเดล  
Ensemble แบบ Bagging
78
13
11
12

(data)3 
Example 6.7: Boosting
• เพิ่มโอเปอเรเตอร์ Nominal to Numerical เข้าใปใน process  
เพื่อแปลงข้อมูลประเภทนอมินอลให้เป็นตัวเลข (Numerical)
• ส่งข้อมูลจากพอร์ต out ของโอเปอเรเตอร์ Replace Missing Valuesไป
ยังพอร์ต exa ของโอเปอเรเตอร์ Nominal to Numerical
79
7
5
6

(data)3 
Example 6.7: Boosting
• Process การทำงานหลังเพิ่มโอเปอเรเตอร์ X-Validation
80
9
10

(data)3 
For more information
• หสม. ดาต้า คิวบ์ (data cube)
• website: http://www.dataminingtrend.com
• facebook: http:facebook.com/datacube.th หรือ http://facebook.com/sit.ake
• email: eakasit@datacube.asia
• lineID: eakasitp
81

Advanced Predictive Modeling with R and RapidMiner Studio 7

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Viewers also liked

Viewers also liked (8)

Similar to Advanced Predictive Modeling with R and RapidMiner Studio 7

Similar to Advanced Predictive Modeling with R and RapidMiner Studio 7 (20)

Advanced Predictive Modeling with R and RapidMiner Studio 7