Ejemplo 3: Stacking

RapidMiner soporta Meta Aprendizaje incorporando uno o varios aprendices básicos como hijos en un operador de meta aprendizaje padre. En este ejemplo se genera un conjunto de datos con el operador ExampleSetGenerator y se aplica una versión mejorada de Stacking sobre este conjunto de datos. El operador Stacking contiene 4 operadores internos, el primero es un aprendiz que debe aprender el modelo stacked de las predicciones de los otros 4 operadores hijos (aprendices básicos). Otros esquemas de meta aprendizaje como Boosting o Bagging solo contienen un operador de apredizaje interno. En ambos casos los parámetros de los esquemas de aprendizaje internos son establecidos directamente por los operadores de aprendizaje básicos. No es necesario tratar con los diferentes estilos de parámetros para los operadores internos y los de meta aprendizaje.
1. Agregar el operador Utility → Data Generation → Generate Data a la zona de trabajo. Cambiar el nombre del mismo a “GeneradorConjEjs”.
2. En la pestaña “Parameters” seleccionar “simple polynomial classification” de la lista desplegable del parámetro target function y cambiar el valor del parámetro number examples a 1000.
3. Agregar el operador Modeling → Classification and Regression → Meta Modeling → Stacking a la zona de trabajo.
4. Conectar la salida del operador GeneradorConjEjs (Generate Data) a la entrada tra del operador Stacking y la salida de éste último al conector res de la zona de trabajo. 
5. Hacer doble clic sobre el operador Stacking. En el panel Base Learner del nivel inferior, agregar los siguientes operadores en paralelo, conectando la entrada y salida de los mismos a los puertos tra y bas, 
respectivamente:
5.1 Modeling → Classification and Regression → Tree Induction → Decision Tree.
5.2 Modeling → Classification and Regression → Lazy Modeling → k-NN. Cambiar el nombre del mismo a “VecinosCercanos” y el parámetro k a 5.
5.3 Modeling → Classification and Regression → Function Fitting → Linear Regression. 
En el panel Stacking Model Learner de la derecha, agregar el siguiente operador: 
5.4 Modeling → Classification and Regression → Bayesian Modeling → Naive Bayes. Conectar la entrada y salida del mismo a los puertos sta izquierdo y derecho del panel, respectivamente.
6. Ejecutar el proceso y observar el resultado.