Knime 简明教程

KNIME - Running Your First Workflow

KNIME 提供了几个良好的工作流程，以方便学习。在本节中，我们将选择安装中提供的其中一个工作流程，以解释分析平台的各种功能和强大功能。在我们的研究中，我们将使用基于 Decision Tree 的简单分类器。

在 KNIME 浏览器中找到以下工作流程 −

LOCAL / Example Workflows / Basic Examples / Building a Simple Classifier

您也可以在下面的屏幕截图中进行快速参考 −

双击选定的项目以打开工作流。观察工作区视图。您将看到包含多个节点的工作流。此工作流程的目的是从 UCI 机器学习存储库中获取的成人数据集的民主属性中预测收入组。此机器学习模型的任务是将特定区域中收入高于或低于 5 万美元的人归类。

Workspace 视图及其实例如下图所示 −

注意从 Nodes 存储库中选取的几个节点，并通过箭头连接到工作流中。连接表示一个节点的输出馈送到下一个节点的输入中。在我们了解工作流中每个节点的功能之前，让我们首先执行整个工作流。

在了解工作流程的执行之前，了解每个节点的状态报告非常重要。检查工作流中的任何节点。在每个节点的底部，您会找到一个包含三个圆圈的状态指示器。决策树学习器节点如下图所示 −

状态指示器为红色，表示此节点到目前为止尚未执行。在执行期间，黄色的中心圆圈将亮起。在执行成功后，最后一个圆圈变为绿色。还有更多指标可以让您在出现错误的情况下获取状态信息。当处理中出现错误时，您将了解这些指标。

请注意，当前所有节点上的指示器均显示为红色，表示到目前为止还没有任何节点执行。要运行所有节点，请单击以下菜单项：

Node → Execute All

过一会儿，你会发现每个节点状态指示器现已变为绿色，表示没有错误。

在下一章中，我们将探讨工作流中各个节点的功能。