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、健全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。具体的なリストは、特徴がランク付けされているかどうかによって異なります。

• 特徴がランク付けされていない場合に [特徴デザイナー] タブからエクスポートすると、リストはすべての特徴があらかじめ選択されたアルファベット順になります。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。

• 特徴がランク付けされている場合に [特徴デザイナー] タブまたは [特徴のランク付け] タブのいずれかからエクスポートすると、リストは [特徴の並べ替え基準] のランク付け方法に基づく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。