Tutorial Belajar Rapidminer (Bagian 14) - Macros sebagai Variabel Proses dan Sampling

Senin, 28 Agustus 2017 15:04:03 ,Oleh ,Dilihat : 800 x

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

       Dalam tutorial ini, Anda akan belajar tentang konsep RapidMiner yang sangat berguna yaitu  macro. Makro adalah variabel yang dapat kita gunakan untuk menyimpan dan memuat nilai secara dinamis dalam proses  kita. Dalam tutorial ini, kita akan menggunakan macro untuk mengurangi ukuran data sebesar  50%  untuk melakukan perhitungan menggunakan ukuran yang baru.

Langkah 1. menyiapkan data.

 1. Tarik data Titanic ke dalam jendela process.


2. Cari operator Set Macro dan tambahkan ke prosesnya.


3. Hubungkan Set Macro dengan Retrieve Titanic.

4. Klik Set Macro dan buat perubahan berikut pada Parameternya:


 Atur macro ke fraction, atur value ke 0.5.

       Makro dapat digunakan untuk menyimpan sembarang nilai alfanumerik. Setiap makro memiliki nama dan nilai. Set Macro hanyalah salah satu cara untuk mengatur makro, kita akan melihat beberapa cara lain nantinya.


Langkah 2 : Mengekstrak makro dari data.

       Dengan Set Macro, kita akan membuat makro dan menentukan nilainya secara manual. Kita juga dapat membuat makro di mana nilainya mengambil dari bagian proses yang lain, seperti  jumlah contoh dalam dataset. Berikut langkahnya :

 1. Tambahkan operator Extract Macro ke dalam  proses dan hubungkan.

2. Dalam parameternya, atur opsi  macro ke size, atur jenis macro ke number_of_examples.


 Langkah 3 : Menghitung makro yang baru

        Kita dapat menghasilkan nilai makro menggunakan ekspresi sewenang-wenang dengan cara yang sama seperti membuat kolom baru dengan operator Generate Attributes. Di sini kita akan menghitung ukuran contoh himpunan baru dengan mengalikan pecahan yang telah kita definisikan sebelumnya (Set Macro) dengan ukuran lama (Extract Macro) dan membulatkan hasilnya ke bilangan bulat.

 Berikut langkahnya :

1. Mencari operator  Generate Macro dan masukan dalam proses, kemudian hubungkan.

 2. Di Parameternya, klik pada function descrption.


 3. Tambahkan entri baru dengan new size  sebagai macro name dan round (eval (% {size}) * eval (% {fraction})) sebagai function expressions.


        Harap diperhatikan: Bila kita mendefinisikan makro, kitaa bisa menggunakan sembarang teks sebagai nama, misal. “nama makro" . Tapi bila kita menggunakan parameter makro pada operator lain, kita harus menggunakan format % {nama makro}.

        Fungsi eval memberitahu ekspresi parser pada RapidMiner bahwa nilai makro harus dievaluasi. Dalam kasus ini, ini mengubah dua makro menjadi angka sehingga dapat digunakan dalam perkalian (contohnya bagaimana kita dapat memperbanyak dua buah teks?). Fungsi eval sering diperlukan jika kita ingin menggunakan macro sebagai bagian dari ekspresi fungsi namun kita tidak perlu menggunakannya jika kitaa hanya menggunakan makro sebagai parameter nilai pada operator lain.

Langkah 4 : Melakukan Sampel data.

1. Seret operator sample ke dalam proses dan hubungkan.


 2. Atur parameter sample size ke % {new size}.

 

3. Hubungkan output of  Sample ke port result di sebelah kanan.

4. Jalankan prosesnya.


       Perlu diketahui lagi bahwa kita harus menggunakan format % {new size} untuk mengakses nilai makro ini dalam pengaturan parameter.


TOP