Machine learning w KNIME – jak stworzyć i wdrożyć model predykcyjny krok po kroku

Wprowadzenie do modelowania predykcyjnego w KNIME

Modelowanie predykcyjne to proces wykorzystania danych historycznych do przewidywania przyszłych zdarzeń lub zachowań. W praktyce biznesowej i naukowej pozwala to m.in. na przewidywanie odejścia klientów, prognozowanie sprzedaży, ocenę ryzyka kredytowego czy wykrywanie anomalii. W centrum tych działań znajduje się uczenie maszynowe (ang. machine learning), które umożliwia tworzenie modeli na podstawie wzorców ukrytych w danych.

KNIME (ang. Konstanz Information Miner) to otwartoźródłowa platforma do analizy danych, integracji i modelowania, która dzięki swojej graficznej formie pracy z przepływami danych (ang. workflows) umożliwia użytkownikom bez zaawansowanej znajomości programowania projektowanie i wdrażanie modeli predykcyjnych. Dzięki bogatemu zestawowi gotowych komponentów (ang. nodes) KNIME wspiera cały proces pracy z danymi — od ich przygotowania, przez trenowanie modeli, aż po ich ocenę i wdrożenie.

W kontekście modelowania predykcyjnego, KNIME pozwala na wykorzystywanie różnych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak drzewa decyzyjne, regresja logistyczna, sieci neuronowe czy algorytmy ensemble. Co istotne, użytkownik może łatwo porównywać skuteczność różnych modeli i dostosowywać je do konkretnych problemów biznesowych lub badawczych.

Warto również zaznaczyć, że modelowanie predykcyjne w KNIME nie ogranicza się wyłącznie do specjalistów z dziedziny data science. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi i rosnącej społeczności użytkowników, narzędzie to staje się dostępne także dla analityków biznesowych, którzy chcą podejmować decyzje na podstawie danych w sposób bardziej świadomy i oparty na predykcjach.

Przygotowanie danych: import, czyszczenie i eksploracja

Skuteczność każdego modelu predykcyjnego w dużej mierze zależy od jakości danych, na których jest on trenowany. W KNIME proces przygotowania danych jest intuicyjny i wizualny, co pozwala na szybkie tworzenie złożonych przepływów danych bez potrzeby programowania. W tej sekcji przyjrzymy się trzem kluczowym etapom przygotowania danych: importowi, czyszczeniu i eksploracji. Piszemy o tym, bo uczestnicy szkoleń Cognity często sygnalizują, że jest to dla nich realne wyzwanie w pracy.

Import danych

KNIME wspiera szeroki wachlarz źródeł danych, takich jak pliki CSV, Excel, bazy danych SQL, web services czy platformy big data. Dzięki specjalnym nodom (węzłom), użytkownik może łatwo zaimportować dane do środowiska projektu i rozpocząć nad nimi pracę. Etap importu to pierwszy krok, który pozwala na włączenie danych do przepływu roboczego (workflow).

Czyszczenie danych

W praktyce dane rzadko są gotowe do użycia od razu po imporcie – często zawierają błędy, braki lub niespójności. KNIME oferuje szereg narzędzi do czyszczenia danych, takich jak uzupełnianie brakujących wartości, usuwanie duplikatów, standaryzacja formatów czy konwersja typów danych. Etap czyszczenia jest kluczowy, ponieważ bez niego model może być podatny na błędy i niską skuteczność.

Eksploracja danych

Eksploracja danych polega na analizie rozkładów zmiennych, identyfikacji zależności między nimi oraz wstępnym rozpoznaniu istotnych cech. KNIME dostarcza bogaty zestaw wizualizacji (takich jak histogramy, wykresy rozrzutu, diagramy pudełkowe), które pomagają lepiej zrozumieć strukturę danych i wykryć potencjalne anomalie lub wzorce.

Przygotowanie danych to fundament całego procesu uczenia maszynowego. Dzięki interfejsowi typu drag-and-drop KNIME umożliwia efektywne i przejrzyste wykonywanie tych czynności nawet osobom bez doświadczenia programistycznego.

Tworzenie przepływu danych w KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner) to środowisko graficzne umożliwiające tworzenie przepływów danych (ang. workflows) bez konieczności programowania – choć daje też możliwość integracji z kodem (np. w Pythonie czy R). Tworzenie przepływu danych stanowi rdzeń procesu modelowania predykcyjnego, ponieważ to właśnie w workflow projektujemy i konfigurujemy cały pipeline analityczny: od przygotowania danych, przez trenowanie modelu, aż po wdrożenie.

Przepływ danych w KNIME buduje się z tzw. węzłów (ang. nodes), które reprezentują pojedyncze operacje, takie jak wczytanie danych, filtracja kolumn, trenowanie modelu czy ocena wyników. Poszczególne węzły łączone są w logiczną sekwencję za pomocą konektorów, tworząc przejrzystą i wizualnie zrozumiałą strukturę procesu analitycznego.

Rodzaje węzłów i ich zastosowania

Przykład prostego przepływu

Przykładowy przepływ, który przygotowuje dane i trenuje prosty model klasyfikacyjny, może wyglądać następująco:

1. CSV Reader – wczytanie danych z pliku .csv
2. Missing Value – uzupełnienie braków w danych
3. Column Filter – wybór istotnych cech predykcyjnych
4. Partitioning – podział zbioru danych na treningowy i testowy
5. Decision Tree Learner – trenowanie modelu na danych treningowych
6. Decision Tree Predictor – zastosowanie modelu na danych testowych

Wszystkie te elementy są połączone liniami reprezentującymi przepływ danych – KNIME automatycznie egzekwuje kolejność wykonania operacji, zapewniając spójność procesu.

Tworzenie workflow w KNIME to proces iteracyjny – użytkownik może w dowolnym momencie uruchomić tylko wybrane fragmenty przepływu, testować różne konfiguracje węzłów, oraz wizualnie śledzić wyniki działania. Dzięki temu możliwe jest szybkie prototypowanie i usprawnianie modeli predykcyjnych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i poznać KNIME również od strony integracji i analizy dużych zbiorów danych, sprawdź nasz Kurs KNIME - integracja, eksploracja i analiza dużych zbiorów danych.

W kolejnych krokach przepływ danych zostanie wzbogacony o więcej funkcjonalności, takich jak ocena skuteczności modelu, automatyzacja procesu czy wdrożenie predykcji do środowiska produkcyjnego.

Trenowanie modelu predykcyjnego

Po przygotowaniu danych i zbudowaniu przepływu pracy, kolejnym krokiem w procesie tworzenia modelu predykcyjnego w KNIME jest jego trenowanie. Etap ten polega na wybraniu odpowiedniego algorytmu uczenia maszynowego, skonfigurowaniu jego parametrów oraz „nauczeniu” go na podstawie wcześniej przygotowanego zbioru danych uczących. W KNIME trening modeli odbywa się za pomocą dedykowanych węzłów (nodes), które można łatwo przeciągać i łączyć w przepływie danych.

W zależności od rodzaju problemu (klasyfikacja, regresja, klasteryzacja itp.) dobierany jest właściwy algorytm. Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między dwoma najczęściej stosowanymi typami modeli predykcyjnych:

Proces trenowania modelu w KNIME zazwyczaj przebiega w kilku krokach:

• Wybór algorytmu – KNIME oferuje szeroki wybór węzłów uczących, wspierających zarówno algorytmy klasyczne, jak i bardziej zaawansowane metody uczenia maszynowego.
• Podłączenie danych uczących – model trenuje się na specjalnie przygotowanej części danych, która zawiera zarówno cechy (features), jak i etykietę (label) do przewidzenia.
• Konfiguracja parametrów – każdy algorytm ma swoje hiperparametry, które można dostosować w interfejsie KNIME, np. głębokość drzewa decyzyjnego czy liczba iteracji w algorytmie boostingowym.
• Uczenie modelu – po uruchomieniu przepływu, węzeł uczący zapisuje wytrenowany model, który można później wykorzystać w dalszych krokach.

Poniżej przykładowy kod KNIME (w widoku konfiguratora węzła):

// Przykład parametru węzła „Decision Tree Learner”
Maximal tree depth: 10
Min number records per node: 5
Split criterion: Gini index

Warto pamiętać, że jakość modelu w dużej mierze zależy od jakości danych i odpowiedniego ich przygotowania, ale również od świadomego doboru parametrów i algorytmu. Na szkoleniach Cognity pokazujemy, jak poradzić sobie z tym zagadnieniem krok po kroku – poniżej przedstawiamy skrót tych metod. W KNIME można łatwo eksperymentować z różnymi opcjami, co czyni to narzędzie przyjaznym nawet dla osób bez zaawansowanego doświadczenia programistycznego.

Ocena skuteczności modelu

Po zakończeniu procesu trenowania modelu predykcyjnego w KNIME, kluczowym krokiem jest jego ocena. Tylko dokładna analiza skuteczności modelu pozwala stwierdzić, czy jest on wystarczająco dobry do zastosowania w praktyce. KNIME oferuje szeroki wachlarz narzędzi umożliwiających ocenę modeli zarówno klasyfikacyjnych, jak i regresyjnych.

W zależności od typu modelu stosuje się różne metryki oceny. Poniżej przedstawiono najczęściej wykorzystywane:

W KNIME metryki te można uzyskać przy użyciu dedykowanych nodów, takich jak:

• Scorer – umożliwia ocenę klasyfikatorów poprzez generowanie macierzy pomyłek oraz obliczanie podstawowych metryk.
• Numeric Scorer – przydatny do analizowania modeli regresyjnych.
• ROC Curve – pozwala wizualizować zdolność klasyfikatora do rozróżniania klas przy różnych progach decyzyjnych.

Oprócz metryk liczbowych, KNIME pozwala również na wizualną ocenę modelu poprzez wykresy, takie jak krzywe ROC, wykresy błędów czy rozkłady predykcji. Dzięki temu użytkownik może łatwiej zidentyfikować potencjalne braki i nadmiary dopasowania (underfitting/overfitting).

Ocena modelu to nie tylko analiza skuteczności, ale także punkt wyjścia do dalszego doskonalenia – np. poprzez strojenie hiperparametrów lub zmianę algorytmu. Dlatego warto dokładnie przeanalizować wyniki i ich znaczenie dla konkretnego zastosowania biznesowego. Osobom chcącym pogłębić wiedzę w tym zakresie polecamy Kurs KNIME - zaawansowane techniki analizy i wizualizacji danych, który w praktyczny sposób rozwija tematykę oceny i optymalizacji modeli.

Wdrożenie modelu i wykorzystanie predykcji

Po zbudowaniu i przetestowaniu modelu predykcyjnego w KNIME, kolejnym krokiem jest jego wdrożenie – czyli przygotowanie modelu do działania w środowisku produkcyjnym oraz umożliwienie korzystania z jego predykcji na bieżąco. W KNIME proces ten można zrealizować w sposób prosty i zautomatyzowany, dzięki modularnej budowie przepływów oraz integracji z różnymi źródłami danych i systemami zewnętrznymi.

Rodzaje wdrożeń w KNIME

W KNIME istnieją różne możliwości wdrożenia modelu, w zależności od potrzeb organizacji oraz dostępnej infrastruktury:

• Wdrożenie lokalne – model działa w ramach lokalnego przepływu na komputerze użytkownika. Nadaje się do testów, analiz ad hoc i mniejszych projektów.
• Wdrożenie na serwerze KNIME (KNIME Server / Business Hub) – umożliwia centralne zarządzanie modelami, automatyczne wykonywanie przepływów oraz integrację z aplikacjami webowymi i interfejsami API.
• Eksport modelu – model można zapisać do formatu PMML, ONNX lub jako obiekt binarny i wykorzystać w innych środowiskach (np. Python, Java, R).

Jak wykorzystać model do predykcji

Wdrożony model można wykorzystać do generowania predykcji na nowych danych poprzez:

• zautomatyzowane przepływy, które cyklicznie pobierają nowe dane, przetwarzają je i aplikują model predykcyjny,
• interfejsy REST API udostępnione przez KNIME Server, umożliwiające zdalne przesyłanie danych i odbieranie wyników predykcji,
• eksport wyników do baz danych, arkuszy kalkulacyjnych lub systemów raportowych.

Przykład prostego zastosowania w przepływie KNIME

Model predykcyjny po treningu może być użyty w węźle Apply Model, który nakłada wytrenowany model na nowe dane wejściowe. Przykładowy fragment przepływu:

[Dane wejściowe] → [Wstępne przetwarzanie] → [Apply Model] → [Zapis wyników]

Porównanie metod wdrażania

Wybór odpowiedniego sposobu wdrożenia zależy od celu biznesowego, oczekiwań w zakresie automatyzacji oraz możliwości technicznych organizacji. Niezależnie od wybranej metody, KNIME oferuje narzędzia umożliwiające skuteczne udostępnienie modelu dla użytkowników końcowych lub dalszych systemów analitycznych.

Przykład: przewidywanie odejścia klienta krok po kroku

W tej sekcji przyjrzymy się praktycznemu zastosowaniu uczenia maszynowego w KNIME na przykładzie przewidywania odejścia klienta (ang. churn prediction). Jest to jedno z częściej spotykanych zastosowań analityki predykcyjnej w sektorze usług, handlu i branży telekomunikacyjnej. Celem takiego modelu jest identyfikacja klientów, którzy z dużym prawdopodobieństwem zakończą współpracę z firmą – dzięki temu można podjąć odpowiednie działania zapobiegawcze.

W ramach tego przykładu przeprowadzimy cały proces modelowania predykcyjnego w środowisku KNIME, zaczynając od przygotowania danych, poprzez budowę przepływu analitycznego, trenowanie modelu, jego ocenę, aż po wdrożenie i wykorzystanie predykcji w praktyce.

W trakcie tego procesu zademonstrujemy m.in.:

• jak zaimportować i oczyścić dane dotyczące klientów,
• jakie cechy (zmienne) mogą mieć wpływ na odejście klienta,
• jak skonfigurować odpowiednie węzły w KNIME do budowy przepływu analitycznego,
• jak wytrenować model predykcyjny przy użyciu popularnych algorytmów uczenia maszynowego,
• jak zinterpretować wyniki predykcji oraz ocenić jakość modelu,
• jak zastosować gotowy model do przewidywania odejścia w nowych danych.

Dzięki KNIME cały ten proces można wykonać w przejrzysty sposób, korzystając z graficznego interfejsu i gotowych komponentów, bez potrzeby programowania. Przykład ten pokaże, jak elastycznym i potężnym narzędziem jest KNIME przy rozwiązywaniu rzeczywistych problemów biznesowych z wykorzystaniem machine learningu.

Podsumowanie i dalsze kroki

KNIME to elastyczne i intuicyjne środowisko do pracy z danymi, które umożliwia tworzenie modeli predykcyjnych bez konieczności pisania kodu. Dzięki graficznemu interfejsowi użytkownika, proces modelowania staje się bardziej przejrzysty i dostępny nawet dla osób bez zaawansowanego doświadczenia programistycznego.

Modelowanie predykcyjne w KNIME opiera się na budowie przepływów pracy (ang. workflows), które łączą poszczególne etapy przygotowania danych, trenowania modelu, jego ewaluacji oraz wdrożenia. Taki podejście pozwala na łatwą modyfikację i testowanie różnych konfiguracji oraz sprawne przenoszenie projektów między zespołami.

W zależności od celu analizy, użytkownicy mogą wybierać spośród wielu algorytmów uczenia maszynowego – od prostych modeli regresji po zaawansowane techniki takie jak lasy losowe czy sieci neuronowe. KNIME integruje się również z popularnymi narzędziami zewnętrznymi, co rozszerza jego możliwości i umożliwia bardziej zaawansowane operacje analityczne.

Efektywne wykorzystanie KNIME w projektach predykcyjnych wymaga nie tylko znajomości narzędzia, ale także zrozumienia całego procesu analitycznego – od pozyskania danych po interpretację wyników i ich zastosowanie w praktyce biznesowej. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

Rodzaje bibliotek w Pythonie – od analizy danych po tworzenie aplikacji webowych 22 września 2025

KNIME vs. Python/R – kiedy wybrać narzędzie no-code, a kiedy programowanie 20 września 2025