はじめに

Random Forest Regression では、バイナリ目標と入力変数を使用するデータセットからモデルを作成して、機械学習を実行することができます。

モデルを作成するにはまず、[モデルのプロパティ] タブを設定する必要があります。[基本オプション] タブと [高度なオプション] タブには、ジョブを完了するために十分なデフォルト設定が指定されていますが、ニーズに合わせてその設定を変更することができます。ジョブを実行すると、最終的なモデルが、限定された形式で [モデル出力] タブに表示されます。完全な形式の出力を確認するには、Machine Learning モデル管理ツールを使用します。
注: Random Forest Regression とそのオプションの詳細については、Distributed Random Forest (DRF) を参照してください。