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回帰学習器アプリ

回帰モデルの対話的な学習、検定、調整

回帰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、回帰学習器アプリにより回帰モデルに学習をさせるを参照してください。

このフローチャートは、回帰学習器アプリで回帰モデル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 Regression Learner app. Step 1: Select data and validation. Step 2: Choose regression model options. Step 3: Train a regression model. Step 4: Assess the regression model performance. Step 5: Export the regression model.

回帰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、回帰学習器から実験マネージャーへのモデルのインポートを参照してください。

アプリ

回帰学習器教師あり機械学習を使用して、データを予測するように回帰モデルに学習をさせる
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