データ・フロー内の二項分類子モデルのトレーニング

既存のデータを使用して機械学習モデルをトレーニングし、モデルが既知の結果の予測においてどの程度正確であるかを評価します。

二項分類子モデルをトレーニングして、データを2つの事前定義済カテゴリのいずれかに分類するときの正確性について評価します。たとえば、製品インスタンスが品質管理テストに合格するか失敗するかを予測できます。

データ・フロー・エディタの「二項分類子のトレーニング」ステップを使用します。

「ステップの追加」(+)をクリックし、「二項分類子のトレーニング」を選択します。
「二項分類モデル・トレーニング・スクリプトの選択」ダイアログで、スクリプト・タイプを選択し、「OK」をクリックします。たとえば、Naive Bayesを選択します。
「列の選択」をクリックし、分析するデータ列を選択します。
画面上のオプションを使用して、スクリプト・パラメータを構成します。