Bonjour
Je débute sur KNIME.
Je fais une regression linéaire.
Je suis satisfait du résultat.
Le predict output me donne un résultat sur 184 lignes.
Je cherche à étendre le résultat du Tree predictor sur toute ma selection de départ avant de l’envoyer sur Excel Writer.
Quel node dois-je utiliser ?
Bonjour @Brain et bienvenu au forum de la communauté de KNIME !
Voici une réponse possible à votre question avec un noeud de concaténation:
N’hésitez pas à revenir vers nous sur le forum si vous avez d’autres questions 
A bientôt !
Ael
J’ai respecté ce schéma.
J’ai plusieurs problèmes
1/ Numeric scorer sur l’ensemble d’apprentissage = R^2 > 1. Est ce possible ou cela veut dire qu’il s’agit d’une erreur ?
2/ Numeric scorer sur l’ensemble test = R^2 > 0,709.
A partir de cela, Concanetation des résultats celle qui correspond à l’ensemble de l’apprentissage nous donne une prédiction pour une grande partie de l’échantillon inchangée. L’ensemble test est bien modifié.
Qu’est ce qui ne colle pas ?
Merci pour la réponse
Je ne peux pas répondre à vos questions ans voir vos données et ce que vous avez implémenté. Pouvez vous partager ici (upload) votre workflow ?
Merci
Ael
KNIME_project.knwf (20.4 KB)
Le fichier n’est pas contenu dans le workflow:
Pouvez-vous svp télécharger ici le fichier Excel aussi ?
Quelle est la variable (dépendante) que vous souhaitez prédire et à partir de quelles variables (indépendantes) parmi toutes les variables numériques existantes ?
Est-ce que c’est comme dans la capture d’écran ci-dessous ?
Si non, veuillez svp préciser.
oui c’est exactement la prediction que je souhaite faire
Bonjour @Brain
Voici le workflow configuré pour répondre à votre question:
Je n’ai pas de problème avec le nœud -scorer- et les résultats semblent être bons. J’ai rajouté au workflow deux nœuds pour montrer la corrélation entre variables qui est assez forte (-) entre la variable indépendante “ACC” et la variable à prédire “L400 AJUST”. Ceci justifie surement les bons résultats en régression obtenus par le modèle:
Le noeud -Scatter Matrix Plot- permet de visualizer cette forte correlation aussi:
J’ai limité le nombre de branches de l’arbre de décision à 10 dans la configuration du noeud -Simple Regresion Tree Learner-, de façon à régulariser le modèle et avoir des meilleurs résultats en prédiction:
J’espère que ce workflow apporte les réponses souhaitées à vos questions.
Bonne journée,
Ael
Bonjour
1000 merci;
Pouvez vous télécharger le workflow que je puisse le tester.
Merci pour votre aide
Avec plaisir. Le workflow est disponible dans le hub à l’adresse indiquée dans mon message précédant. Il suffira de cliquer dessus et d’aller dans la page du HUB où le workflow est référencé:
Vous pouvez depuis la page du hub, télécharger le workflow en cliquant sur le nuage (surligné ci-dessus) ou bien faire un copier-glisser du workflow vers la zone de travail de votre application KNIME en utilisant l’icone en jaune (surligné aussi) de partage du workflow.
Ael
Tout est parfait.
Un seul petit problème :
Node DENORMALIZER > toutes les colonnes ont repris leur forme de départ sauf celle qui concerne la prédiction.
Est ce que c’est possible de la mettre sous la même forme que les autres colonnes contenant des chiffres qu’on puisse comparer le nombre de départ (L400 AJUST ) avec celui qui sera la prédiction.
Cela peut donner quelque chose comme : L400 AJUST 23,10 Prediction L400 23,30
En tout cas merci pour tout
Je viens d’actualiser le workflow dans le HUB (même lien) avec une version qui renormalise aussi la colonne des prédictions de façon à que l’échelle soit la même que celle de la colonne à prédire:
Les actualisations surlignées ci-dessus en jaune.
J’espère que c’est bon maintenant
Ael
Bonjour,
D’où vient le problème avec ce schéma conforme au précédent.
Message : PREDICTION MT AJW does not exist in the table
PREVISION MT.knwf (53.5 KB)
essai knime.xlsx (18.8 KB)
Désolé pour le double topic
J’ai demandé l’annulation
Brain,
Voici la solution:
20230429 Pikairos Simple Regression.knwf (196.5 KB)
C’était juste un problème de configuration du nœud -Column Filter-. Si vous changez le nom d’une colonne, en l’occurrence celle à prédire « Prediction MT AJW », assurez-vous ensuite que cette colonne est prise en compte par les nœuds qui suivent. Ce n’était pas le cas dans votre dernière version du workflow avec le nouveau fichier de données.
Bonne journée,
Ael
Bonjour,
Je continue à développer à partir de cette succession de node qui me va parfaitement. Cela me permet de développer parfaitement le modèle que cherchais.
J’aimerai ajouter :
Un deuxième fichier excel qui comprendra exactement les mêmes données que le premier excepté la colonne MT AJW. Je voudrai que celui ci n’entre pas en compte dans la Regression mais qu’il puisse recevoir un fine la colonne Prediction MT AJW.
Est ce possible ?
Merci pour votre aide
Bonjour,
Je me base sur un modèle que m’a indiqué PIKAIROS
J’ai un problème qui apparait
Prediction MT AJW does not exist in the table.
D’où vient le problème ou quel règlage n’ai je pas fait ?
Voici le schéma en question
PREVISION MT.knwf (53.5 KB)
Merci pour votre aide
Brain,
N’ouvrez pas svp un nouveau sujet si vous avez déjà ouvert un sujet pour la même question.
C’est le cas ici avec le sujet que vous aviez déjà ouvert:
Veuillez svp fermer ce nouveau sujet et poster votre nouvelle question à la suite des questions déjà posées dans le premier sujet “Simple Regression”.
Je répondrai à votre question une fois que ça sera fait.
NOTA: Hi @ScottF, could please move these topic’s posts to the original and related one called “Simple Regression” (by @Brain) and close this one? Thanks.
(Topics merged as requested.)
Bonjour @Brain
Voici une version modifiée qui prend en compte votre besoin:
20230501 Pikairos Simple Regression.knwf (266.8 KB)
Il vous suffira juste de remplacer le fichier dans le deuxième lecteur Excel par votre propre fichier de données de test externe.
J’espère que ce nouvel exemple répond à votre question.
Ael
