Extension Python pour Knime
Possibilité d'exécuter du code Python au sein d'un workflow Knime avec le composant Python Script. Installation du package Python pour Knime. Identification et/ou choix – à travers les environnements conda – des versions de Python et des packages de data science. Configuration par défaut du composant Python Script. Circulation des informations via le mécanisme des ports en entrée et sortie, pour les données (table) ou pour les modèles de machine learning (objets picklés). Mise en œuvre d'un schéma classique d'apprentissage/test en classification supervisée avec la régression logistique de la librairie scikit-learn. Quelques éléments de réflexion sur les sophistications possibles à travers le mécanisme des pipeline ou, plus prosaïquement, en s'appuyant sur de la programmation ad hoc en Python.
Knime Python Integration : https://hub.knime.com/knime/extension...
Accès au workflow et données : http://tutoriels-data-science.blogspo...
00:00 Knime -- Knime Python Integration
04:50 Démarrage de Knime - Installation du package spécialisé
06:00 Les composants Python dont Python Script
07:30 Versions de Python disponibles
10:12 Propos du workflow - Description des données
11:58 Création du workflow
13:00 Importation des données d'apprentissage
13:47 1er Python Script - Configuration par défaut - Transfert des données
17:30 Version de "scikit-learn" (avec le Python "bundled")
19:06 Accès et manipulation des données en entrée du composant
21:50 Régression logistique, affichage des coefficients
24:13 Prédiction en resubstitution, alimentation de la table en sortie
27:35 Ajout d'un port "table" en sortie de Python Script - Alimentation
31:24 Exportation du modèle via un port en sortie de type "objet picklé"
34:00 Importation de l'échantillon test
34:55 2nd Python Script - Accès aux données de test
35:45 Importation du modèle (ajout d'un port d'entrée) - Prédiction en test
36:36 Ecriture du script Python - Détail du code
39:28 Matrice de confusion et mesure des performances avec Scorer
40:57 Plus loin avec le composant Python Script (Pipeline, code Python)