En esta serie de artículos vamos a ver paso a paso cómo crear un modelo predictivo con el software Knime, así que antes de nada te invito a que vayas a este artículo donde te hice un tutorial sobre este software paso a paso.
Como os decía, vamos a crear un modelo predictivo con el software Knime para un problema real, propuesto en la web de drivendata.org en el que vamos a poder obtener archivos de entrenamiento y test para crear nuestro modelo y posteriormente podremos subir un archivo submission con nuestras predicciones para comprobar cuanto error tiene nuestro modelo predictivo, o también conocido como MAE (Mean Absolute Error).
Como os decía, vamos a crear un modelo predictivo con el software Knime para un problema real, propuesto en la web de drivendata.org en el que vamos a poder obtener archivos de entrenamiento y test para crear nuestro modelo y posteriormente podremos subir un archivo submission con nuestras predicciones para comprobar cuanto error tiene nuestro modelo predictivo, o también conocido como MAE (Mean Absolute Error).
1. Crear cuenta en drivendata.org
El primer paso será crearnos una cuenta en drivendata.org.
2. Descargar los datos para usarlos en Knime
Para ello es tan sencillo como irnos a "Competitions" y buscar un reto.
En nuestro caso hemos elegido "DengAI: Predicting Disease Spread". A continuación haremos clic en "Data Download para descargar los datos y trabajar posteriormente con ellos.
Como podemos ver en este apartado podremos descargar los diferentes Datasets y ver las instrucciones de dicha "competition".
Aunque este es el primer artículo, y volviendo al software Knime, os enseño para ir abriendo boca, la siguiente imagen de lo que va a ser la estructura de nuestro modelo dentro de este software.
En la imagen pueden verse los diferentes pasos secuenciales que he realizado para generar mi modelo. Espero pueda verse con claridad la estructura principal del mismo. A continuación (en siguientes posts), vamos a ver de forma más detallada (entrando dentro de cada metanodo) para que pueda observarse con mayor detalle.
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