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使い方

1. 学習用CSVファイルの選択
   こちらから練習用デモデータセット(予測用、学習用同梱)をダウンロードできます。
   データは半角英数字で書く必要があります。
   学習用データは20個以上必要です。 学習データに文字列は使用できません。文字列を使用できるのは分類のターゲットとして使用する場合のみです。
2. 予測CSVファイルの選択
   データは半角英数字で書く必要があります。 予測したい項目（ターゲット）の列は含める必要はありません。
3. モデルの選択(回帰or分類)
   用途に合わせてモデルを選択してください。 予測したい項目が連続値である場合は回帰を、カテゴリ値である場合は分類を選択してください。
4. 予測したい項目を選択
   学習用データ内の系列名から複数選択可能です。 選択していない系列をすべて学習に使用しますので、必要ない系列は消すことをお勧めします。
5. モデルのパラメータを設定
   • max_depth
     学習の度合を設定します。
     小さいと学習の精度が下がります。
     大きいと精度が上がりますが、データの微妙なブレも学習してしまう可能性があります。
   • test_size
     学習用データの内、学習精度テストに使用する割合を設定します。
     学習用データの何割かをテスト用として残しておき、モデルの学習後にテストとして予測、答え合わせすることでモデルの精度を評価します。
     小さいと学習用データが増えて精度が上がりますが、テストのサンプルが少なく精度の信頼性が下がります。
     大きいと学習用データが減って精度が下がります。
6. 予測開始
   設定が完了したら、予測を開始してください。 予測結果が表示されるまでに、少し時間がかかる場合があります。
7. 予測データのダウンロード
   予測が完了すると、予測値が記入された予測用CSVファイルがダウンロードできます。