滚动显示整个建模工作流程的动画

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该工作流程通过一系列标准步骤来创建多个模型，在本例中为随机森林和 XGBoost 模型。然后，它提供了一个交互式视图，以便数据科学家可以调查结果并决定应该在更多数据上重新训练哪个模型并最终部署。它涵盖了 CRISP-DM循环 此外还为用户提供交互式视图。用户可以选择哪个工作流程应该在更多数据上重新训练并最终部署。

此时，你可能会感到有点不知所措。就像 2010 年那部关于梦中梦的电影一样，“初始”如果是这样的话，别担心——情况会好起来的。

我们将逐步介绍工作流程的每个部分并在 亚美尼亚电报数据 此处显示它们。您可能会发现在继续操作时打开示例会更有帮助。请记住安装 KNIME 4.2 或更高版本！示例工作流程可以在 这里。

我们首先像往常一样从数据库和 CSV 文件中访问一些数据，然后将它们混合在一起。此时，数据科学家正在通过名为“自动可视化”的交互式复合视图查看数据（图 3）。此视图为数据科学家提供了一种快速查看异常的方法，方法是通过一系列图表自动显示统计上最有趣的内容。