予測とモデリングのオペレーター ペアリング

一般に、ワークフロー内で分類モデリング オペレーターの後には分類器オペレーターが続き、値を予測する回帰モデリング オペレーターの後には予測器オペレーターが続きます。

ただし、予測オペレーターを分類モデルに適用して、最も高い確率で値を返すこともできます。

いくつかの例外は、独自の特殊な予測オペレーターを持つ協調フィルタリング、時系列、EM クラスター、PCA、LDA などのモデリング手法です (次の表を参照)。分類器と予測器の詳細については、「予測オペレーター」を参照してください。

次の表は、(適切なモデリング アルゴリズムを適用するために) モデリング オペレーターの後に使用できる予測オペレーターをまとめたものです。

モデリング オペレーター	次のオペレーター	例外
ARIMA 時系列	なし	時系列予測器
アルパイン フォレスト	分類器または予測器	なし
アルパイン フォレスト 回帰	予測器	なし
アソシエーション ルール	なし	なし
協調フィルター トレーナー	なし	協調フィルター予測器、協調フィルター リコメンダー
デシジョン ツリー	分類器または予測器	なし
エラスティック ネット リニア	予測器
エラスティック ネット ロジスティク	分類器または予測器
一般化線形回帰モデル	予測器
勾配ブースティング分類	分類器	なし
勾配ブースティング回帰	予測器	なし
K 平均法	分類器*	なし
線形回帰	予測器	なし
ロジスティック回帰	分類器または予測器	なし
ナイーブ ベイズ	分類器または予測器	なし
ニューラル ネットワーク	分類器または予測器	なし
PCA	なし	PCA 適用*
SVM 分類	分類器または予測器	なし

*PCA 適用オペレーターと K 平均法の分類器は、Hadoop ワークフロー内でのみ使用されます。