Answers最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。分類学習器アプリ分類モデルの対話的な学習、検定、調整バイナリ問題またはマルチクラス問題用に分類モデルの学習と検定を行うための各種のアルゴリズムを選択します。複数のモデルに学習をさせた後で、検定誤差を並べて比較し、最適なモデルを選択します。使用するアルゴリズムの決定方法については、分類学習器アプリにおける分類モデルの学習を参照してください。自動、手動および並列学習など、分類モデルの学習、比較および改善を行うためのワークフローです。データセットを探し、交差検証またはホールドアウト検定オプションを選択します。マシン、ロジスティック回帰、最近傍およびアンサンブルのオプションを比較および調整します。使用して特徴量を変換します。分類学習器における分類器の性能評価モデルの精度のスコアを比較し、クラスの予測をプロットすることにより結果を可視化し、混同行列でクラスごとの性能をチェックします。分類学習器アプリのプロットのエクスポート学習の前後で作成したプロットをエクスポートおよびカスタマイズします。分類木を作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。分類学習器アプリを使用したロジスティック回帰分類器の学習ロジスティック回帰分類器を作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。分類器を作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。最近傍分類器を作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。分類学習器アプリを使用したアンサンブル学習器の学習アンサンブル分類器を作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。単純ベイズ分類器を作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートする。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。