ダウンロードしたファイルは、左から順に以下の項目で構成されています。あやめのがく片の長さ(単位:cm)あやめのがく片の幅(単位:cm)あやめの花びらの長さ(単位:cm)あやめの花びらの幅(単位:cm)あやめの花の種類(Iris-versicolor・Iris-setosa・Iris-virginica)このファイルを加工して、トレーニング用データと予測(検証)用データに分割します。トレーニングでは、あやめのがく片と花びらの情報(長さ・幅)とあやめの種類の間にどのような因果関係があるのかを学習させます。ここでは、因果関係の原因となる項目(がく片の長さ・がく片の幅・花びらの長さ・花びらの幅)のことを「因子」と呼び、因果関係の結果となる項目(あやめの種類)のことを「結果となる値」と呼びます。トレーニング用データは、下図のように「因子」→「結果となる値」の順に並べて、ひとまとまりのデータとします(ダウンロードしたデータの形式そのまま)。データの見出しは、図のように英数字およびアンダースコア(_)で構成します(日本語は不可)。実際に準備するデータには、見出しは含めません。この見出しは、モデルジェネレーターでトレーニング情報を設定するときに必要にです。予測では、モデルを使って未学習の因子から結果となる値を予測します。予測用データでは、「キー項目」と「因子」を使用します。行分のデータ)を特定するための値です。キー項目は、予測用データ全体でユニークな値でなければなりません。今回は、ユニークな番号をキー項目として用います。予測用データは、下図のように「キー項目」と「因子」をひとまとまりのデータとします。データの見出しは、図のように英数字およびアンダースコア(_)で構成します(日本語は不可)。