앱탭의머신러닝그룹에서분류학습기를클릭합니다。

새 세션을클릭하고작업공간이나파일에서데이터를선택합니다。응답변수및예측변수로사용할변수를지정합니다。选择分类问题的数据和验证항목을참조하십시오。

분류학습기탭의모델 유형섹션에서모든빠른훈련을클릭합니다。이옵션은준비된데이터세트에사용할수있는모델사전설정중빠르게피팅할수있는모든사전설정을훈련시킵니다。

훈련을클릭합니다。

몇몇모델유형이모델창에시됩니다。훈련이완료되면가장높은정확도(검欧洲区)점수(%)가상자에강조@시됩니다。

플롯에서결과를살펴보려면，모델창에서모델을클릭하십시오。

후속단계는수동분류기훈련항목 또는분류모델을비교하고향상시키기항목을참조하십시오。

데이터세트에사용가능한모든최적화불가능분류기모델의사전설정으로훈련을시도해보려면모두를클릭한후훈련을클릭하십시오。

분류기를선택합니다。분류학습기탭의모델 유형섹션에서분류기유형을클릭합니다。사용가능한분류기옵션을모두보려면모델 유형섹션의맨오른쪽에있는화살를클릭하여분류기목록을확장하십시오。모델 유형갤러리에있는최적화불가능모델옵션들에는각기다른설정을가진시작점이미리설정되어있어서다양한분류문제에사용하기적합합니다。

각분류기에대한설명을보려면세부정보보기로전환하십시오。

각옵션에대한자세한내용은选择分类器选项항목을참조하십시오。

분류기를선택했으면훈련을클릭합니다。

이러한단계를반복하여여러다른분류기를사용해보십시오。

동일한모델유형으로혹은또다른모델유형으로최적화불가능모델을모두훈련시켜보려면모델 유형갤러리에서모두옵션중하나를선택하십시오。

또는특정모델유형의하이퍼파라미터를자동으로조율하려면，해당하는최적화가능모델을선택하고하이퍼파라미터최적화를수행하십시오。자세한내용은分类学习者应用程序中的超参数优化항목을참조하십시오。

병렬 연산버튼을클릭한후훈련을처음클릭하면앱이워커의병렬풀을열때대화상자가시됩니다。풀이열리고나면여러분류기를한번에훈련시킬수있습니다。

분류기가병렬로훈련을수행하는동사용자는모델창에서각훈련에대한진행률표시기와대기중인모델을볼수있으며원하는경우개별모델을취소할수도있습니다。훈련하는도중에모델의결과와플롯을검토할수있으며더많은분류기에대한훈련을시작할수있습니다。

플롯에서결과를살펴보려면，모델창에서모델을클릭하십시오。산점도플롯과정오분류에서결과를검사하여모델성능을비교합니다。각모델에대해보고된정확도(검欧洲区)점수를검토합니다。

또한，모델창에서정렬 기준옵션을사용하여모델을비교할수있습니다。창의오른쪽위에서모델을선택하고선택한모델을삭제합니다버튼을클릭하거나마우스오른쪽버튼으로모델을클릭하고모델 삭제를선택하여원하지않는모델을삭제합니다。

评估分类学习者的分类器表现항목을참조하십시오。

모델창에서가장적합한모델을선택한후모델에여러특징을포함시키거나제외시켜봅니다。특징 선택을클릭합니다。

제거할특징을파악하는데도움을받으려면평행좌플롯을사용해보십시오。예측검정력이낮은특징을제거하여모델을향상시킬수있는지보십시오。모델에포함시킬예측변수를지정하고새옵션을사용하여새모델을훈련시킵니다。모델창에서모델간결과를비교합니다。

차원수를줄이기위해pca를사용하여특징을변환해볼수도있습니다。

基于分类学习者App的特征选择与特征转换항목을참조하십시오。

모델을추가로향상시키기위해고급대화상자에서분류기의파라미터설정을변경해본후새옵션을사용하여훈련을수행할수있습니다。모델유연성을제어하는방법을알아보려면选择分类器选项항목을참조하십시오。모델파라미터설정을자동으로조율하는방법에대한내용은分类学习者应用程序中的超参数优化항목을참조하십시오。

특징선택，pca또는새파라미터설정을통해모델이향상된다면모두를선택하여모든모델유형을새설정으로훈련시켜보십시오。이새설정으로성능이나아진또다른모델유형이있는지확，합니다。