Questions and Answers
CSV Writer kann Daten in eine CSV-Datei schreiben.
True
Google Sheets Reader speichert Google-Anmeldeinformationen im KNIME-Workflow.
False
Ein Liniendiagramm stellt Werte in Datenspalten gegen eine Referenzspalte dar.
True
Table Creator ermöglicht die automatische Erstellung von Datentabellen ohne Benutzereingabe.
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Der Model Reader liest maschinelle Lernmodelle nach deren Training.
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Table Reader kann Daten aus einer .txt-Datei lesen.
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Der Daten-Explorer bietet eine interaktive Ansicht von Histogrammen.
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Das Sunburst-Diagramm ist für die Darstellung von numerischen Daten optimiert.
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Ein Scatter Plot stellt Datenzeilen als Punkte in einem ein-dimensionalen Diagramm dar.
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CSV Reader hat keine Erkennungsfunktion für die Dateistruktur.
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Der Box-Plot visualisiert numerische Spalten unter Verwendung der Medianstatistik.
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Ein gestapeltes Flächendiagramm wird häufig zur Visualisierung von Trendthemen verwendet.
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Der Entscheidungsbaum-Lerner trainiert einen k-Means-Clustering-Algorithmus.
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Ein interaktives Kreisdiagramm visualisiert aggregierte Metriken mit rechteckigen Balken.
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Das K-Means-Algorithmus verlangt, dass die Anzahl der Cluster vor der Ausführung des Knotens festgelegt wird.
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Ein Balkendiagramm visualisiert nur eine Metrik für eine Datenpartition.
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Im Farb-Manager wird jeder Eingabezeile eine Farbeigenschaft basierend auf einer ausgewählten Spalte zugewiesen.
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Der logistische Regressions-Lerner wird zur Vorhersage numerischer Zielwerte eingesetzt.
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Die Punkte am Ende der "Whiskers" im Box-Plot sind immer Ausreißer.
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Der Cluster-Zuweiser-Knoten findet den nächstgelegenen Cluster und weist ihn der Eingabezeile zu.
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Das Konfigurationsfenster enthält Optionen für den Solver und Regularisierungsfunktionen.
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Der Scorer berechnet nur den F1-Score zur Qualitätsquantifizierung eines Klassifikators.
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Der numerische Scorer verwendet Root Mean Squared Error zur Bewertung eines Klassifikator.
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Die ROC-Kurve wird für binäre Klassenprobleme erstellt.
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Die Knotenleiste ermöglicht es, mit dem Knoten zu interagieren, z.B. ihn zu konfigurieren oder zurückzusetzen.
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Der Status 'Nicht konfiguriert' bedeutet, dass der Knoten erfolgreich ausgeführt wurde.
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Ein Knoten wird als 'fehlerhaft' markiert, wenn er erfolgreich ausgeführt wurde.
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Der Knoten status 'Konfiguriert' bedeutet, dass er mit den aktuellen Einstellungen ausgeführt werden kann.
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Die ROC-Kurve wird mithilfe der Wahrscheinlichkeiten/Ergebnisse für die negative Klasse erstellt.
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Der Knoten kann jederzeit ausgeführt werden, wenn er den Status 'Konfiguriert' hat.
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Study Notes
Daten-Ein- und Ausgabe-Tools
- CSV Writer: Schreibt Daten in eine CSV-Datei oder an eine angegebene URL.
- CSV Reader: Liest CSV-Dateien; erkennt automatisch die Dateistruktur und kann über einen „File-System-Verbindung“-Eingangsport auf verschiedene Datenquellen zugreifen.
- Excel Reader: Ermöglicht das Lesen von Excel-Dateien (XLS, XLSX) und das Definieren spezifischer Blätter und Zellen zur Verarbeitung.
Datenverwaltung
- Table Creator: Erlaubt die manuelle Erstellung von Datentabellen im Konfigurationsfenster; ideal für kleine Datensätze.
- Model Reader: Liest maschinelle Lernmodelle, die von Lernknoten generiert wurden; zur Wiederverwendung nach dem Training.
- Table Reader: Liest Daten aus .table-Dateien, optimiert für maximale Leistung bei minimaler Konfiguration.
Visualisierung von Daten
- Google Sheets Reader: Liest Daten aus Google Sheets; erfordert Authentifizierung über die Google-Website.
- Streudiagramm: Visualisiert Eingabedaten als Punkte in einem 2D-Diagramm; x-y-Achsen und grafische Eigenschaften sind anpassbar.
- Liniendiagramm: Stellt Verlauf von numerischen Werten dar; verwendet Farbverbindungen zwischen den Datenpunkten.
- Daten-Explorer: Bietet interaktive Statistikanalysen durch statistische Maßzahlen und Histogramme für numerische und nominale Daten.
- Sunburst-Diagramm: Visualisiert kategoriale Daten durch hierarchische Ringe; nützlich für multivariate Analysen.
Farb- und Diagrammanagement
- Farb-Manager: Weist jeder Eingabezeile basierend auf einer ausgewählten Spalte eine Farbe zu, zur grafischen Unterscheidung.
- Box-Plot: Anzeige der Quartilstatistik zur Identifikation von Ausreißern; zeigt numerische Verteilung.
- Gestapeltes Flächendiagramm: Visualisiert mehrere numerische Datenspalten übereinander mit farblichen Abgrenzungen zum einfachen Vergleich.
- Interaktives Kreisdiagramm: Stellt aggregierte Metriken für Datenpartitionen dar, wobei Flächen proportional zu Metrikwerten sind.
- Balkendiagramm: Visualisiert aggregierte Metriken mit rechteckigen Balken; die Höhen repräsentieren die Metrikwerte.
Maschinelles Lernen
- Entscheidungsbaum-Lerner: Trainiert C4.5 oder CART Entscheidungsbäume; bietet Optionen für Pruning und Informationsmaße.
- K-Means: Implementiert den k-Means-Clustering-Algorithmus; die Anzahl der Cluster muss zuvor festgelegt werden.
- Logistische Regression Lerner: Trainiert ein Modell zur Vorhersage kategorialer Zielwerte; optimiert durch Regularisierungsfunktionen.
Modellbewertung
- Scorer: Bewertet Klassifikatoren durch Maßnahmen wie Genauigkeit, F1-Score und Cohen's Kappa.
- Numerischer Scorer: Bewertet numerische Prädiktormodelle durch Fehlermaße wie RMSE und Mean Absolute Error.
- ROC-Kurve: Zeigt die Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurve für binäre Klassifikationsprobleme; eine Klasse als positiv ausgewählt.
Knotenstatus
- Nicht konfiguriert: Knoten braucht Konfiguration, um ausgeführt zu werden.
- Konfiguriert: Knoten ist korrekt konfiguriert und bereit zur Ausführung.
- Ausgeführt: Knoten wurde erfolgreich ausgeführt; Ergebnisse sind verfügbar.
- Fehler: Knoten hat während der Ausführung einen Fehler festgestellt.
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Description
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