特徴テーブルを、学習に使用されるメンバーとテストおよび検証に使用されるメンバーに分割します。ポイントを分類し、混同行列を使って予測の性能をチェックします。つが故障なしとして誤分類されることを示しています。分類器で使用される特徴の数を増やすことにより、性能をさらに改善することができます。故障データを生成するためのワークフローを説明しました。その後、抽出した特徴を使用して、異なった故障タイプ用の分類器を作成しました。コマンドに対応するリンクがクリックされました。ウィンドウに入力して実行してください。コマンドをサポートしていません。