Iris-virginicaを求める対象とします。そこで、Iris-versicolor、Iris-setosaを削除します。実行して、結果をVisualizeで確認する。必要な列以外が削除されました。後で、Iris-versicolorやIris-setosaを求める対象とする場合は、このモジュールを変更する。(まだこれしか分からないです。Modelの使い方はこちら。Modelには、データセットと学習モジュールを入力すれば良い。XXXを学習モジュールとして使用できそうでしたので、適当につなげてみました。各学習モジュールについてはおいおい勉強するとして、ここではとにかく結果を取るところまで。こんな感じで接続すればOK。ModelのプロパティでIris-virginica列を指定する。このプロパティが求める対象になります。他にもいくつか繋げてみる。Regression各モジュールにはそれぞれプロパティがあるけどわからないのでそのまま。ModelのプロパティでIris-virginica列を指定する事。resultsを参考に。Modelの平均を見てみる。この場合、どこに注目すれば良いのか分からないけど、とりあえずF-Scoreでいいのかな。0.994ところで各学習モジュールはそれそれ勉強するとして、この結果をどう言う方向に調整すれば良いんだろか?結局教師付データの性能を上げても意味ないわけでしょ?未知のデータに対する能力(汎化能力)は上の指標で判断したらまずいよな。Modelの結果に標準偏差も出てたな。テンプレにいさん©3Dプリンタの設定をいじる。