Explanation:
ステップ1: モデルのトレーニング
2クラスブースト決定木
まず、ブーストされた決定木モデルを設定します。
1. モジュール パレットで 2 クラス ブースト決定木モジュールを見つけて、キャンバスにドラッグします。
2. モデルのトレーニング モジュールを見つけてキャンバスにドラッグし、2 クラス ブースト決定木モジュールの出力をモデルのトレーニング モジュールの左の入力ポートに接続します。
2 クラス ブースト決定木モジュールは汎用モデルを初期化し、モデルのトレーニングはトレーニング データを使用してモデルをトレーニングします。
3. 左側の Execute R Script モジュールの左側の出力を、Train Model モジュールの右側の入力ポートに接続します (このチュートリアルでは、Split Data モジュールの左側からのデータを使用してトレーニングを行いました)。
実験のこの部分は次のようになります。

ステップ2: スコアモデル
モデルにスコアを付けて評価する
Split Data モジュールによって分離されたテスト データを使用して、トレーニング済みモデルにスコアを付けます。その後、2 つのモデルの結果を比較して、どちらがより良い結果を生成したかを確認できます。
スコアモデルモジュールを追加する
1. スコア モデル モジュールを見つけて、キャンバスにドラッグします。
2. 2 クラス ブースト決定木モジュールに接続されているモデルのトレーニング モジュールを、モデルのスコア モジュールの左の入力ポートに接続します。
3. 適切な Execute R Script モジュール (テスト データ) を Score Model モジュールの適切な入力ポートに接続します。

ステップ3: モデルを評価する
2 つのスコアリング結果を評価して比較するには、モデルの評価モジュールを使用します。
1. 「モデルの評価」モジュールを見つけてキャンバスにドラッグします。
2. ブーストされた決定木モデルに関連付けられたスコア モデル モジュールの出力ポートを、評価モデル モジュールの左側の入力ポートに接続します。
3. 他のスコア モデル モジュールを右側の入力ポートに接続します。