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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から選択します。複数のモデルに学習をさせた後で、検証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。

このフローチャートは、分類学習器アプリで分類モデル、または分類器に学習させるための一般的なワークフローを示しています。

Workflow in the Classification Learner app. Step 1: Select data and validation. Step 2: Choose classifier options. Step 3: Train a classifier. Step 4: Assess classifier performance. Step 5: Export the classifier.

分類学習器で学習させたいずれかのモデルを使用して実験を実行する場合は、モデルを実験マネージャー アプリにエクスポートできます。詳細については、分類学習器から実験マネージャーへのモデルのエクスポートを参照してください。

アプリ

分類学習器教師あり機械学習を使用して、データを分類するようにモデルを学習させる
実験マネージャー 機械学習モデルの学習および比較に向けた実験の設計と実行 (R2023a 以降)

トピック

一般的なワークフロー

カスタマイズされたワークフロー

実験マネージャーのワークフロー

関連情報