快速矿工和数据科学领域的新手。
我导入了数据（范围很广，因此花了一些时间对所有数据类型进行分类）。我将数据放在随机森林中，似乎强调了错误的内容。我相信这是由于数据类型分类不正确造成的。我似乎找不到很好的数据类型文档，并且正在寻找关于Rapidminer如何看待它们的解释。
例如，我有一些列的空白为90％，并填充了一些。我将其标记为“标称”，而快速矿工对该栏的加权很高。我希望它能对日期列进行加权，因为我正试图预测周期tmie。...非常感谢任何帮助或见识！
一些可用的数据类型是：
标称
多项式
二项式
日期
文字
等。
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我不确定100％是否能正确回答您的问题，但是RapidMiner或RandomForest算法都没有强调某种数据类型。 因此，如果该算法在标称列上更加重要，那是因为您的示例与该示例完全分开。
RapidMiner中的不同数据类型允许，禁止某些操作。 典型的例子是电话号码。如果将它们存储为实数，则可能会得到平方根或平均值之类的值，这没有任何意义。因此，将它们存储为String（或Nominal）更有意义。
如果要排除某些属性，可以尝试使用特征选择或降维方法（例如PCA或删除相关的，删除无用的运算符。
还可以随时在RapidMiner community forum中提问或重新发布问题。