Java ile kodlanmış Machine Learning ve veri madenciliği projelerinde sık kullanılan bir yazılım olan Knime, sahip olduğu gelişmiş ve görselleştirilmiş arayüzü ile bize kolay ve verimli bir çalışma alanı sunar. Weka ile birlikte çalışabilmesi dışında R, Python gibi yazılım dilleriyle de entegre olabilen Knime, kullanıcıya binden fazla node sunarak işlevsellik sağlar. (node kullanımı sayesinde kod yazmadan proje gerçekleştirimi olanağı sunar ve bu node'ların çıktıları ayrı ayrı incelenebilmektedir.) Knime; Windows, Linux ve Mac OSX gibi farklı işletim sistemleri ile çalışabilmektedir.
Knime'ın Kurulumu
Knime'ı aşşağıdaki linkten ücretsiz bir şekilde bilgisayarınıza kurabilirsiniz.
https://www.knime.com/downloads
Knime ile Proje Oluşturma
Knime'ı kurduktan ve workspace'i oluşturduktan sonra sol üst kısımdan File ardından New kısmına tıklayalım. Açılan pencereden Knime kısmının altında bulunan New Knime WorkFlow kısmını seçelim. Ardından proje ismini girip finish butonuna basalım.
Knime Örnek Uygulama 1
Kullanılan Node'lar
Excel Reader --> Excel dökümanını okumamıza yarayan node.
Statistics --> İstatistiki verileri görmemizi sağlayan node.
Partitioning --> Verileri eğitim ve test için ayırmamızı sağlayan node.
Scatter Plot --> Dağılım grafiğini görmemize yarayan node.
Decision Tree Learner -->Decision Tree algoritmasıyla makinaya öğretme işlemi yapılan node.
Decision Tree Predictor -->Öğrenilen veriyle test işleminin yapıldığı node.
Scorer --> Confusion Matrix'i elde ettiğimiz node.
İçerik Hazırlayan: Kubilay Ürün
