いうものを見ると、初心者が扱いやすいのはRapidMinerではないでしょうか。Pythonもコードを読み解けば何を行っているのかがわかります。見て何を行っているのかはRapidMinerのほうがわかりやすいのではないでしょうか。2データの読み込み次に、データ分析で必ず行うデータの読み込みです。CSVを使ってマウスで簡単にデータを読み込むことができます。データはSamples>dataにあるGolfデータセットを用いています。CSVオペレータをプロセスに配置し、ポートを繋ぎます。「設定ウィザードインポート」をクリックします。あとはファイルの選択やフォーマットを3ステップで設定します。基本的にはRapidMinerが自動で文字や数字を判定してくれるため、そのままクリックするだけで直感的にデータを読み込めます。数に分布まですぐに確認することができます。Pythonでは以下のようになります。データの読み込み自体は2行で終わりますが、データの名前やパスを自分で入力しなければなりません。noまた、データの行数や型の確認、基本統計量は以下のように確認できます。int64Pythonでももちろん確認できるのですが、RapidMinerと比べるとわかりづらいです。Pythonに慣れていないとコードを調べる手間もかかるため、同じことをするのに余計な時間がかかってしまいます。次に、前処理についてです。Play属性をlabelに設定してください。Pythonでは以下のようになります。Pythonでは、データとラベルを分けた後、使うアルゴリズムの問題でダミー変数にしなければなりません。そのため、RapidMinerに比べてひと手間増えます。pd.get_dummies(train)前処理については、RapidMinerのほうが直感的に作業を行うことができます。そのため、時間も短く済み、コードのミスも起こりにくくなります。Pythonでも同様の処理を行うことができます。コードなので、少しややこしいです。Pythonのほうが細かな点まで作業を行うことができると考え、前処理の項目はどちらも〇にしています。次に、データの可視化についてです。RapidMinerでは基本統計量の画面やVisualizationの画面で様々なグラフを作ることができます。試しにラベルの棒グラフを出力してみましょう。棒グラフ以外にもヒストグラムや散布図など、基本的な図はどれも簡単に出力可能です。Pythonでは以下で画像の出力が可能です。pltplt.bar(['yes','no'],train_label.value_counts())Pythonも図を出すことは可能ですが、あまりすぐに結果を表示することができません。設定が煩雑でミスをしやすいです。そのため、RapidMinerは直感的に図を出力できるということで◎にしています。Pythonはグラフの出力まで手間がかかりますが、グラフに関する様々なパッケージがあります。図の出力がしづらいですが種類でカバーできると考えPythonを〇にしています。5モデルデータの前処理、可視化ときたので、いよいよモデルの作成に入りましょう。できたモデルを見ると、きれいに分類できていることがわかります。Pythonでは以下でモデルの作成が可能です。pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)graph.write_png("Python_Tree.png")同じ決定木でも、RapidMinerとPythonでは実装されているアルゴリズムが少し異なるため、できたモデルも少し異なります。モデルを作成する際、本来ならパラメータを設定する必要があります。TreeのパラメータRapidMinerでは設定するパラメータが見えているため、この値を変えるだけで変更することができます。Pythonではパラメータ名を指定し、値を設定する必要があります。tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=3)パラメータの設定の観点では、RapidMinerのほうが容易でしょう。基本的なアルゴリズムはRapidMinerにもありますが、Pythonでは実装されているのにRapidMinerには実装されていないアルゴリズムも存在します。そのため、より高度な分析をする際はPythonを使う必要があるかもしれません。RapidMinerのほうが直感的であるため〇、しかしPythonにしかないアルゴリズムも存在するという点でPythonも〇にしています。6モデルの適用・評価モデルを作成できれば、モデルを新規データに適用し評価しましょう。ModelとPerformanceオペレータをプロセスに追加します。Pythonでは以下のようになります。