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分類学習器への特徴のエクスポート

分類学習器は、データを分類するためにモデルを学習させる Statistics and Machine Learning Toolbox™ 内のアプリです。分類学習器は自動化された方法を使用して、ラベル付けされたデータセットを使用したさまざまなタイプの分類モデルを作成しテストします。予知保全の場合、分類学習器を使用する目的は、エクスポートされた特徴セットを使用して、正常なシステムのデータと故障状態のシステムのデータを区別するモデルを選択し、学習させることです。このモデルを故障の検出と予測のアルゴリズムに組み込むことができます。

次の場合には [特徴を分類学習器にエクスポート] を使用します。

• 特徴の相対的な効果についてさらに洞察を得る必要がある場合。

• 予知保全アルゴリズムを開発していて、使用するアルゴリズムに最適のモデルを選択して学習させる場合。

特徴をエクスポートする場合、アプリはエクスポートする特徴の選択可能なリストを提示します。特定のリストは、エクスポートを実行する場所によって変わります。

• [特徴デザイナー] タブからエクスポートする場合、リストはアルファベット順で、すべての特徴があらかじめ選択された状態です。この方法によって、メインのタブから一度にすべての特徴をエクスポートできます。必要な特徴がわかっている場合には、このレベルで選択を調整することもできます。

• [特徴のランク付け] タブからエクスポートする場合、リストは [特徴の並べ替え基準] のランク付け方法に基づいて、ランク順になります。このランク付けされたリストで、上位 5 つの特徴があらかじめ選択されています。この方法によって、最も高いランク付けの特徴のみをエクスポートできます。上位 5 つの特徴よりも多くエクスポートする場合には、選択を調整することもできます。

詳細情報

詳細については、分類学習器を参照してください。