主成分分析の概要

主成分分析 (PCA) は、相関のある可能性がある変数群の観測データの集合を、主成分と呼ばれる線型相関のない変数の値の集合に変換する統計的な処理です。

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。続いてジョブを実行すると、結果として得られたモデルの限定版が [モデル出力] タブに表示されます。出力全体は、Machine Learning モデル管理ツールで確認できます。モデルの出力に問題がなければ、そのモデルを公開してスコアリング データフローで使用することができます。