セットに使用されます。つの分類器に学習させます。応答変数として指定し、予測子を標準化します。セットの分類マージンを計算します。個だけであるため、棒グラフを使用してマージンを表示します。各観測値の分類マージンは、真のクラスの分類スコアと偽のクラスの最大スコアの差を表します。近いほど信頼度が高い分類であることを示し、負のマージンの値は誤分類を示します。セットの分類マージンと分類エッジからは、予測子のサブセットで学習させたモデルの方がすべての予測子で学習させたモデルよりも性能が優れていると考えられます。セットの分類誤差を比較します。0.9778この場合も、予測子のサブセットのみを使用して学習させたモデルの方がすべての予測子を使用して学習させたモデルよりも性能が優れていることがわかります。セットの分類結果を可視化します。