ワークスペースに現れます。モデルが含まれています。学習済みのモデルを構造体から抽出します。trainedModel.ClassificationEnsemble;コマンドラインにおけるブースティング決定木のアンサンブルの学習もう一つの方法として、コマンドラインで同じ分類モデルに学習をさせることができます。分割の交差検証を実行し、検証精度を計算します。データセットに対するパフォーマンスを評価します。この結果は、学習済みモデルが学習データセットに対して過適合にはなっていないことを示します。システムによってわずかに変化する可能性があることに注意してください。オブジェクトが含まれている場合のコード生成には、saveCompactModelとloadCompactModelを使用します。saveCompactModelを使用して、学習済みモデルを保存します。使用して学習済みモデルを読み込み、学習済みモデルを使用して新しいデータを分類します。モデルを開き、モデルをデバイスに展開できるようになりました。必要であることに注意してください。開くと、これらの較正行列ファイルが含まれている例のフォルダーが開きます。