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Problems with Linear Regression

majotecitamajotecita Member Posts: 10 Contributor II
edited July 2019 in Help
Hi,

I'm integrating RapidMiner with BizAgi through a Web Service.
In RapidMiner the process finished successfully; but when I use the Web Service I have this problem:

Feb 02, 2012 4:52:35 PM com.rapidminer.tools.WrapperLoggingHandler logWarning
WARNING: LinearRegression: The number of regular attributes of the given example set does not fit the number of attributes of the training example set, training: 0, application: 21

Can you please help me???
I don't know why it's working in RapidMiner but not in WS.

Thanks!
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    MariusHelfMariusHelf RapidMiner Certified Expert, Member Posts: 1,869 Unicorn
    Hi,

    I don't know BizAgi, so I can't help you on that front. Anyways, can you please post your process setup? See here how to do that.

    By the way, you can easily export RapidMiner processes via our RapidAnalytics server. You can download it from our website at www.rapid-i.com .

    Best,
    Marius
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    majotecitamajotecita Member Posts: 10 Contributor II
    Hi,

    Thanks for your reply. =)

    Here it's the my process setup:


    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
    <process version="5.1.017">
      <context>
        <input/>
        <output/>
        <macros/>
      </context>
      <operator activated="true" class="process" compatibility="5.1.017" expanded="true" name="Process">
        <parameter key="logverbosity" value="init"/>
        <parameter key="random_seed" value="2001"/>
        <parameter key="send_mail" value="never"/>
        <parameter key="notification_email" value=""/>
        <parameter key="process_duration_for_mail" value="30"/>
        <parameter key="encoding" value="SYSTEM"/>
        <process expanded="true" height="415" width="748">
          <operator activated="true" breakpoints="after" class="read_model" compatibility="5.1.017" expanded="true" height="60" name="Read Model" width="90" x="45" y="75">
            <parameter key="model_file" value="C:\Users\Kote\Documents\Universidad\MBE\Proyecto de Tesis\Prediccion Le\RapidMiner\Modelos\RL CG MENSUAL.mod"/>
          </operator>
          <operator activated="true" breakpoints="after" class="read_csv" compatibility="5.1.017" expanded="true" height="60" name="Read CSV" width="90" x="45" y="255">
            <parameter key="csv_file" value="C:\Users\Kote\Documents\Universidad\base de datos validacion CG Mensual.csv"/>
            <parameter key="column_separators" value=";"/>
            <parameter key="trim_lines" value="false"/>
            <parameter key="use_quotes" value="true"/>
            <parameter key="quotes_character" value="&quot;"/>
            <parameter key="escape_character_for_quotes" value="\"/>
            <parameter key="skip_comments" value="false"/>
            <parameter key="comment_characters" value="#"/>
            <parameter key="parse_numbers" value="true"/>
            <parameter key="decimal_character" value="."/>
            <parameter key="grouped_digits" value="false"/>
            <parameter key="grouping_character" value=","/>
            <parameter key="date_format" value=""/>
            <parameter key="first_row_as_names" value="false"/>
            <list key="annotations">
              <parameter key="0" value="Name"/>
            </list>
            <parameter key="time_zone" value="SYSTEM"/>
            <parameter key="locale" value="English (United States)"/>
            <parameter key="encoding" value="SYSTEM"/>
            <list key="data_set_meta_data_information">
              <parameter key="0" value="Mes a Predecir.true.integer.label"/>
              <parameter key="1" value="N-1.true.integer.attribute"/>
              <parameter key="2" value="N-2.true.integer.attribute"/>
              <parameter key="3" value="N-12.true.integer.attribute"/>
              <parameter key="4" value="N-24.true.integer.attribute"/>
              <parameter key="5" value="N-36.true.integer.attribute"/>
              <parameter key="6" value="N-12 - N-13.true.integer.attribute"/>
              <parameter key="7" value="N-24 - N-25.true.integer.attribute"/>
              <parameter key="8" value="N-36 - N-37.true.integer.attribute"/>
              <parameter key="9" value="ENERO.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="10" value="FEBRERO.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="11" value="MARZO.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="12" value="ABRIL.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="13" value="MAYO.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="14" value="JUNIO.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="15" value="JULIO.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="16" value="AGOSTO.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="17" value="SEPTIEMBRE.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="18" value="OCTUBRE.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="19" value="NOVIEMBRE.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="20" value="DICIEMBRE.true.numeric.attribute"/>
              <parameter key="21" value="ANO.true.integer.attribute"/>
            </list>
            <parameter key="read_not_matching_values_as_missings" value="true"/>
            <parameter key="datamanagement" value="double_array"/>
          </operator>
          <operator activated="true" breakpoints="after" class="apply_model" compatibility="5.1.017" expanded="true" height="76" name="Apply Model" width="90" x="179" y="120">
            <list key="application_parameters"/>
            <parameter key="create_view" value="false"/>
          </operator>
          <operator activated="true" breakpoints="after" class="generate_attributes" compatibility="5.1.017" expanded="true" height="76" name="Generate Attributes" width="90" x="313" y="120">
            <list key="function_descriptions">
              <parameter key="id especialidad" value="1"/>
              <parameter key="id mes" value="if(ENERO==1,1,if(FEBRERO==1,2,if(MARZO==1,3,if(ABRIL==1,4,if(MAYO==1,5,if(JUNIO==1,6,if(JULIO==1,7,if(AGOSTO==1,8,if(SEPTIEMBRE==1,9,if(OCTUBRE==1,10,if(NOVIEMBRE==1,11,12)))))))))))"/>
            </list>
            <parameter key="use_standard_constants" value="true"/>
            <parameter key="keep_all" value="true"/>
          </operator>
          <operator activated="true" breakpoints="after" class="select_attributes" compatibility="5.1.017" expanded="true" height="76" name="Select Attributes" width="90" x="447" y="120">
            <parameter key="attribute_filter_type" value="subset"/>
            <parameter key="attribute" value=""/>
            <parameter key="attributes" value="id especialidad|id mes"/>
            <parameter key="use_except_expression" value="false"/>
            <parameter key="value_type" value="attribute_value"/>
            <parameter key="use_value_type_exception" value="false"/>
            <parameter key="except_value_type" value="time"/>
            <parameter key="block_type" value="attribute_block"/>
            <parameter key="use_block_type_exception" value="false"/>
            <parameter key="except_block_type" value="value_matrix_row_start"/>
            <parameter key="invert_selection" value="false"/>
            <parameter key="include_special_attributes" value="false"/>
          </operator>
          <operator activated="true" breakpoints="after" class="write_database" compatibility="5.1.017" expanded="true" height="60" name="Write Database" width="90" x="581" y="120">
            <parameter key="define_connection" value="predefined"/>
            <parameter key="connection" value="movedb"/>
            <parameter key="database_system" value="MySQL"/>
            <parameter key="use_default_schema" value="true"/>
            <parameter key="table_name" value="pronostico mensual"/>
            <parameter key="overwrite_mode" value="append"/>
            <parameter key="set_default_varchar_length" value="false"/>
            <parameter key="default_varchar_length" value="128"/>
            <parameter key="add_generated_primary_keys" value="false"/>
            <parameter key="db_key_attribute_name" value="id"/>
            <parameter key="batch_size" value="1"/>
          </operator>
          <connect from_op="Read Model" from_port="output" to_op="Apply Model" to_port="model"/>
          <connect from_op="Read CSV" from_port="output" to_op="Apply Model" to_port="unlabelled data"/>
          <connect from_op="Apply Model" from_port="labelled data" to_op="Generate Attributes" to_port="example set input"/>
          <connect from_op="Generate Attributes" from_port="example set output" to_op="Select Attributes" to_port="example set input"/>
          <connect from_op="Select Attributes" from_port="example set output" to_op="Write Database" to_port="input"/>
          <connect from_op="Write Database" from_port="through" to_port="result 1"/>
          <portSpacing port="source_input 1" spacing="0"/>
          <portSpacing port="sink_result 1" spacing="0"/>
          <portSpacing port="sink_result 2" spacing="0"/>
        </process>
      </operator>
    </process>


    Thanks for the help!!!!
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    majotecitamajotecita Member Posts: 10 Contributor II
    I forgot to put the xml code of the Model
    <object-stream>
     <LinearRegressionModel id="1" serialization="custom">
       <com.rapidminer.operator.AbstractIOObject>
         <default>
           <source>Linear Regression</source>
         </default>
       </com.rapidminer.operator.AbstractIOObject>
       <com.rapidminer.operator.ResultObjectAdapter>
         <default>
           <annotations id="2">
             <keyValueMap id="3"/>
           </annotations>
         </default>
       </com.rapidminer.operator.ResultObjectAdapter>
       <com.rapidminer.operator.AbstractModel>
         <default>
           <headerExampleSet id="4" serialization="custom">
             <com.rapidminer.operator.ResultObjectAdapter>
               <default>
                 <annotations id="5">
                   <keyValueMap id="6"/>
                 </annotations>
               </default>
             </com.rapidminer.operator.ResultObjectAdapter>
             <com.rapidminer.example.set.AbstractExampleSet>
               <default>
                 <idMap id="7"/>
                 <statisticsMap id="8"/>
               </default>
             </com.rapidminer.example.set.AbstractExampleSet>
             <com.rapidminer.example.set.HeaderExampleSet>
               <default>
                 <attributes class="SimpleAttributes" id="9">
                   <attributes class="linked-list" id="10">
                     <AttributeRole id="11">
                       <special>false</special>
                       <attribute class="NumericalAttribute" id="12" serialization="custom">
                         <com.rapidminer.example.table.AbstractAttribute>
                           <default>
                             <annotations id="13">
                               <keyValueMap id="14"/>
                             </annotations>
                             <attributeDescription id="15">
                               <name>N-1</name>
                               <valueType>3</valueType>
                               <blockType>1</blockType>
                               <defaultValue>0.0</defaultValue>
                               <index>1</index>
                             </attributeDescription>
                             <constructionDescription>gensym1</constructionDescription>
                             <statistics class="linked-list" id="16">
                               <NumericalStatistics id="17">
                                 <sum>4538.0</sum>
                                 <squaredSum>367660.0</squaredSum>
                                 <valueCounter>58</valueCounter>
                               </NumericalStatistics>
                               <WeightedNumericalStatistics id="18">
                                 <sum>4538.0</sum>
                                 <squaredSum>367660.0</squaredSum>
                                 <totalWeight>58.0</totalWeight>
                                 <count>58.0</count>
                               </WeightedNumericalStatistics>
                               <com.rapidminer.example.MinMaxStatistics id="19">
                                 <minimum>33.0</minimum>
                                 <maximum>106.0</maximum>
                               </com.rapidminer.example.MinMaxStatistics>
                               <UnknownStatistics id="20">
                                 <unknownCounter>0</unknownCounter>
                               </UnknownStatistics>
                             </statistics>
                             <transformations id="21"/>
                           </default>
                         </com.rapidminer.example.table.AbstractAttribute>
                       </attribute>
                     </AttributeRole>
                     <AttributeRole id="22">
                       <special>false</special>
                       <attribute class="NumericalAttribute" id="23" serialization="custom">
                         <com.rapidminer.example.table.AbstractAttribute>
                           <default>
                             <annotations id="24">
                               <keyValueMap id="25"/>
                             </annotations>
                             <attributeDescription id="26">
                               <name>N-2</name>
                               <valueType>3</valueType>
                               <blockType>1</blockType>
                               <defaultValue>0.0</defaultValue>
                               <index>2</index>
                             </attributeDescription>
                             <constructionDescription>gensym2</constructionDescription>
                             <statistics class="linked-list" id="27">
                               <NumericalStatistics id="28">
                                 <sum>4511.0</sum>
                                 <squaredSum>362935.0</squaredSum>
                                 <valueCounter>58</valueCounter>
                               </NumericalStatistics>
                               <WeightedNumericalStatistics id="29">
                                 <sum>4511.0</sum>
                                 <squaredSum>362935.0</squaredSum>
                                 <totalWeight>58.0</totalWeight>
                                 <count>58.0</count>
                               </WeightedNumericalStatistics>
                               <com.rapidminer.example.MinMaxStatistics id="30">
                                 <minimum>33.0</minimum>
                                 <maximum>106.0</maximum>
                               </com.rapidminer.example.MinMaxStatistics>
                               <UnknownStatistics id="31">
                                 <unknownCounter>0</unknownCounter>
                               </UnknownStatistics>
                             </statistics>
                             <transformations id="32"/>
                           </default>
                         </com.rapidminer.example.table.AbstractAttribute>
                       </attribute>
                     </AttributeRole>
                     <AttributeRole id="33">
                       <special>false</special>
                       <attribute class="NumericalAttribute" id="34" serialization="custom">
                         <com.rapidminer.example.table.AbstractAttribute>
                           <default>
                             <annotations id="35">
                               <keyValueMap id="36"/>
                             </annotations>
                             <attributeDescription id="37">
                               <name>N-12</name>
                               <valueType>3</valueType>
                               <blockType>1</blockType>
                               <defaultValue>0.0</defaultValue>
                               <index>3</index>
                             </attributeDescription>
                             <constructionDescription>gensym3</constructionDescription>
                             <statistics class="linked-list" id="38">
                               <NumericalStatistics id="39">
                                 <sum>4542.0</sum>
                                 <squaredSum>367556.0</squaredSum>
                                 <valueCounter>58</valueCounter>
                               </NumericalStatistics>
                               <WeightedNumericalStatistics id="40">
                                 <sum>4542.0</sum>
                                 <squaredSum>367556.0</squaredSum>
                                 <totalWeight>58.0</totalWeight>
                                 <count>58.0</count>
                               </WeightedNumericalStatistics>
                               <com.rapidminer.example.MinMaxStatistics id="41">
                                 <minimum>33.0</minimum>
                                 <maximum>106.0</maximum>
                               </com.rapidminer.example.MinMaxStatistics>
                               <UnknownStatistics id="42">
                                 <unknownCounter>0</unknownCounter>
                               </UnknownStatistics>
                             </statistics>
                             <transformations id="43"/>
                           </default>
                         </com.rapidminer.example.table.AbstractAttribute>
                       </attribute>
                     </AttributeRole>
                     <AttributeRole id="44">
                       <special>false</special>
                       <attribute class="NumericalAttribute" id="45" serialization="custom">
                         <com.rapidminer.example.table.AbstractAttribute>
                           <default>
                             <annotations id="46">
                               <keyValueMap id="47"/>
                             </annotations>
                             <attributeDescription id="48">
                               <name>N-24</name>
                               <valueType>3</valueType>
                               <blockType>1</blockType>
                               <defaultValue>0.0</defaultValue>
                               <index>4</index>
                             </attributeDescription>
                             <constructionDescription>gensym4</constructionDescription>
                             <statistics class="linked-list" id="49">
                               <NumericalStatistics id="50">
                                 <sum>4596.0</sum>
                                 <squaredSum>373862.0</squaredSum>
                                 <valueCounter>58</valueCounter>
                               </NumericalStatistics>
                               <WeightedNumericalStatistics id="51">
                                 <sum>4596.0</sum>
                                 <squaredSum>373862.0</squaredSum>
                                 <totalWeight>58.0</totalWeight>
                                 <count>58.0</count>
                               </WeightedNumericalStatistics>
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    majotecitamajotecita Member Posts: 10 Contributor II
     
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                             <attributeDescription id="103">
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    majotecitamajotecita Member Posts: 10 Contributor II
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    majotecitamajotecita Member Posts: 10 Contributor II
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             <double>-37.406876234658206</double>
             <double>-69.88742816153336</double>
             <double>113.03246597524173</double>
             <double>-109.52683559029087</double>
             <double>3.5938454100387993</double>
             <double>69.34521327499581</double>
             <double>38.77735273803564</double>
             <double>NaN</double>
           </standardizedCoefficients>
           <tStatistics id="260">
             <double>-2.082873553420323</double>
             <double>-2.1599567410147706</double>
             <double>-5.778738471172516</double>
             <double>-6.307532394530493</double>
             <double>-2.4712374697905823</double>
             <double>0.42731299350831803</double>
             <double>0.7668786010964543</double>
             <double>-1.6255044187841143</double>
             <double>-5.011525277698878</double>
             <double>-9.410564364213005</double>
             <double>7.7791783029038</double>
             <double>8.350748019310187</double>
             <double>-3.1563590676348565</double>
             <double>-5.091288540059193</double>
             <double>8.738283005443936</double>
             <double>-6.8935831341737</double>
             <double>0.31966906282905094</double>
             <double>5.463336744478127</double>
             <double>3.162363845655729</double>
             <double>12.843597078438279</double>
           </tStatistics>
           <tolerances id="261">
             <double>0.986567239383258</double>
             <double>0.9611854596305677</double>
             <double>0.4921026765694041</double>
             <double>0.5616411737244934</double>
             <double>0.6430673065002668</double>
             <double>0.7762687565576827</double>
             <double>0.8897249171463226</double>
             <double>0.7262628084378114</double>
             <double>0.9997237472897619</double>
             <double>0.8783561824658114</double>
             <double>0.9717415849780795</double>
             <double>0.9982649526072929</double>
             <double>0.9984553401618238</double>
             <double>0.9980507717160555</double>
             <double>0.9957964258366678</double>
             <double>0.9961696698152795</double>
             <double>0.9959108983078104</double>
             <double>0.9999959541777077</double>
             <double>0.9995788175164931</double>
             <double>NaN</double>
           </tolerances>
         </default>
       </LinearRegressionModel>
     </LinearRegressionModel>
    </object-stream>
  • Options
    majotecitamajotecita Member Posts: 10 Contributor II
    Please Help me!!!!!

    I don't know what else to do!!!!
  • Options
    haddockhaddock Member Posts: 849 Maven
    HI there,

    You really need to work through help->RapidMIner Tutorial , then the error messages will mean something to you.
    WARNING: LinearRegression: The number of regular attributes of the given example set does not fit the number of attributes of the training example set, training: 0, application: 21
    It is saying that your model is built out of nothing! So you should look at the process that produced C:\Users\Kote\Documents\Universidad\MBE\Proyecto de Tesis\Prediccion Le\RapidMiner\Modelos\RL CG MENSUAL.mod .

    But really, tutorial time will not be wasted!
  • Options
    majotecitamajotecita Member Posts: 10 Contributor II
    ok... i'll do it.

    But can you please tell me, why is this log appears only when i'm triying to execute RapidMiner trough a Java Application??, because when I execute the process directly in RapidMiner there is no problem log... =S

    Thanks!
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