まとめ
このモジュールでは、分類を使用して、カテゴリ、つまり "クラス" を予測する機械学習モデルを作成する方法について学習しました。 次に、Python で Scikit-Learn フレームワークを使用して、分類モデルのトレーニングと評価を行いました。
Scikit-Learn は分類モデルをトレーニングするコードを記述するための一般的なフレームワークですが、Microsoft Azure Machine Learning のグラフィック ツールを使用して、分類用の機械学習ソリューションを作成することもできます。 Azure Machine Learning を使用した分類モデルのコードなし開発の詳細については、「Azure Machine Learning デザイナーを使用して分類モデルを作成する」モジュールで学習できます。
課題: ワインの分類
分類モデルのトレーニングに取り組みたい場合は、 Wine Classification Challenge ノートブックの課題を試して、ワインをそのぶどうの品種に分類できるかどうかをご確認ください。
Note
この課題は省略可能であり、完了までの時間は、このモジュールの推定時間には含まれません。好きなだけ時間をお使いください。