機械学習
任意のテーブルでモデルを学習し、モデルテーブルとしてワークフロー内で引き継いで、データテーブルをスコアリングします。
- ML: モデルの学習 — ソーステーブルでscikit-learnモデル（分類または回帰）を適合させ、適合済みモデル、パラメーター、特徴量リスト、学習メトリックを含む、クエリ可能なモデルテーブルを書き出します。
- ML: スコアリング — 学習済みのモデルテーブルでデータテーブルをスコアリングし、予測列を追加します。
AlteryxのAssisted Modelingパイプラインがこれらのステップにどのように変換されるかについては、Alteryxワークフローの移行を参照してください。