句で日本代表以外のデータを指定しています。」というメッセージが表示されると思います。2分3秒ほどかかりました。画面の左のテーブル一覧から作成したモデルが選択できるので、以下のようなモデルの統計情報なども確認できます。予測するそれでは作成したモデルを使用して日本代表の試合の勝敗を予測してみます。"Japan"));この結果の一部は以下のようになります。学習データから削除していますが、以下の表では確認しやすくするために右端に追加しています。今回の予測結果としては、セネガルには勝つ、ポーランドには負けか引き分け、ベルギーには負けか引き分け、コロンビアには勝つ、となりました。実際の結果と比べるとポーランド戦、ベルギー戦、コロンビア戦は正解し、セネガル戦は間違いとなります。モデルを検証する最後に、作成したモデルを検証してみます。実行すると以下のような結果が出力されます。上記の結果を検証するには混同行列を考慮する必要があります。混同行列とは、カテゴリ分類において予測結果をまとめたものになります。間違えて敗北と予測した(実際には勝利)の結果の数をまとめて、以下のような表にします。出力する値を求めると以下のようになります。精度が高いことを示します。今回は4件しか検証していないため信頼性は低いですが、実際にモデルをチューニングする場合にはこの結果を利用することになります。