如何在RapidMiner中检查多项式回归结果？

Question

我使用 RapidMiner ，我有一个包含40行的数据集，每行有14列。 行是Android应用程序的不同类型的指标+而行的结尾是google-play排名（第一行是包含指标名称的标题）。

（因此目标是根据指标预测谷歌游戏排名。）

数据集：http://pastebin.com/Cw1BR4K6

• 第1-13栏：不同类型的指标
• 第14栏：google play ranking
• 第2-40行：Android项目的指标

我在RapidMiner中使用了 PolynomialRegression ，我得到了这个结果：

- 6.723 * lloc ^ 1.000
+ 1.187 * nid ^ 2.000
- 47.730 * nle ^ 1.000
- 36.433 * nel ^ 1.000
- 1.466 * nip ^ 2.000
- 97.187 * activites ^ 1.000
- 50.080 * inside-permissions ^ 1.000
- 60.291 * outside-permissions ^ 1.000
- 52.472 * all-permissions ^ 4.000
- 2.309 * jtlloc ^ 1.000
+ 36.058 * jtnm ^ 1.000
+ 9.924 * jtna ^ 1.000
+ 40.504 * jtncl ^ 1.000
+ 9.455

我的问题： 如何检查此结果是否正确？ 如何将此结果检查到已有的行？ 例如，我想将此结果应用于第25行：25,8,5,10,0,1,0,0,0,239,10,14,4,3.8

我的另一个问题： 我可以用什么方法预测这个集合？ 什么是最好的方法呢？如果有可能的话，我想请你向我解释一下。

提前致谢，彼得

Answer 1

多项式回归的结果是经过训练的模型。如果要将模型应用于数据集并查看结果，请使用Apply Model运算符。它需要两个输入：模型和数据。此运算符的输出是具有一个属性的数据集：回归结果。

但是使用与训练相同的数据评估模型的性能是一个非常糟糕的主意。（overfitting）。要正确评估模型的性能，请将数据拆分为训练集（用于训练模型）和测试集（用于评估性能）。或者使用实际上相同但经过多次和平均的交叉验证。 （在Rapidminer：编辑 - ＆gt;新建筑块 - ＆gt;数字X-验证）

选择哪种回归方法是一个难题，取决于您的具体需求。您唯一的标准是回归误差吗？你需要人类可读的输出吗？ 您肯定需要尝试多种方法。而且我不确定你会用这个小数据集得到一些结论性结果。