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ワークフロー&スウィィート

KNIME 3.2 の新機能を試す (1) - Workflow Coach

Workflow Coach はワークフロー作成時に次に配置する候補となるノードを表示してくれます。どのような機能なのか実際に試してみます。

 

ノードを全く配置していないとどうなる?

ワークフローにノードを全く配置していない状態でのノードの候補を見てみます。Communityの欄に表示されている数字は、KNIMEコミュニティの利用統計からはじき出された値のようです。

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データ入力系のノードが表示されています。データ処理はファイルの読み込みからということで、File Reader で iris.csv データを読み込みます。

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File Reader ノードの次はどうなる?

File Readerノードを選択した状態でノードの候補を見てみます。

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データの分割、結合、フィルタリングなどデータ操作系のノードが表示されています。k-Meansでクラスタリングする人も多いようです。次に Partitioning ノードを使ってデータを2分割してみます。

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Partitioning ノードの次はどうなる?

Partitioningノードを選択した状態でノードの候補を見てみます。

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Decision Tree や Naive Bayes といったデータマイニング系のノードが表示されています。データを分割しただけなのですが… 次に Decision Tree Learnerノードを使ってモデルを作成してみます。

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Decision Tree Learnerノードの次はどうなる?

Decision Tree Learnerノードを選択した状態でノードの候補を見てみます。

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Decision Tree Predictor が圧倒的です。モデルを作ったなら使えということでしょう。先ほど Partitioning ノードで分割したデータに対して Decision Tree Predictor で予測してみます。

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Decision Tree Predictorノードの次はどうなる?

Decision Tree Predictorノードを選択した状態でノードの候補を見てみます。

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Scorer や ROC Curve など予測モデル評価系のノードが表示されています。作ったモデルを評価せよということで、Scorer ノードを使ってモデルを評価してみます。

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Scorerノードの次はどうなる?

Scorer ノードを選択した状態でノードの候補を見てみます。

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ROC Curve ノードが第1候補となっていますが、今回のワークフローではScorerノードのデータを ROC Curveノードで処理できませんでした。(これ以上続かなくてよかった…)

 

まとめ

KNIME 3.2 の新機能 Workflow Coach の第1候補のノードを繋げていくと、Decision Treeのモデル作成と評価のワークフローに導かれるようです。

使っているうちに自分の知らないノードを発見できたり、意外なノードが候補に出てきたりして結構面白いですし、ノードを探す作業効率も上がりそうです。

 

 

 

 

 

KNIME Analytics Platform 3.2 について

個人的にお気に入りのソフトウェア「KNIME」の最新バージョン 3.2 がリリースされたようなので、新機能をチェックしてみることにしました。

tech.knime.org

 

UI and Workbench

KNIME File Extension

KNIME専用の拡張子が登場しました。ワークフローは*.knwf、ワークフローグループは*.knarとなります。これらの拡張子をもつファイルをダブルクリックすると、KNIME Analytics Platform が起動します。また、KNIME Explorerにドラッグ&ドロップするとワークフローがインポートできます。

Missing Node installation

開いたワークフローに自分が保有していないノードが含まれていた場合、すぐにダウンロードサイトからノードを取得できるようになりました。

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