学習プロセス（ボニートくん）
概要
入力データがどう前処理され、アルゴリズムを適用し、精度検証をおこなかったか、といったプロセスを把握できます。
※オートML、マニュアルML、アンサンブルML、の実行結果として確認できます。
全体プロセス
入力データからモデル、および精度検証のプロセスを図示しています。
- 最終的に採用された学習アルゴリズム
- 訓練データと学習データの比率（マウスカーソルを当てると表示）
がわかります。
また「精度検証結果」などの情報は、
- 入力データを訓練データと検証データに分け
- 訓練データを前処理し学習モデルを構築
- 検証データで精度を確認した結果
です。
前処理後データ
前処理された後のデータの一部を確認できます。
特に、前処理により列が増えている場合は、把握しておくべきでしょう。
前処理プロセス
上記「前処理後データ」内の説明変数がどう前処理されたのか、を把握できます。
フィルタボックスで列名を指定することで、プロセスが図示されます。
マウスカーソルを当てることで、詳細な情報を得られます。
機械学習パラメータ
採用された学習アルゴリズムの内部のパラメータを表示しています。
補足情報までに。