説明

ステップ1: モデルのトレーニング
2クラスブースティング決定木
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 デシジョン ツリー 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ではトレーニング 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取得したデータをトレーニングに使用しました)。
実験のこの部分は、次のようになります。

ステップ2: モデルのスコアリング
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のスコア付けを行います。その後、2つのモデルの結果を比較し、どちらのモデル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、モデルのスコア付けモジュールの左側の入力ポートに接続します。
3. 適切な「R スクリプト実行」モジュール (テスト データ) を「モデル スコア」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モデルのスコア付けモジュールの出力ポートを、モデルの評価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。