パイプラインテンプレート
テンプレートギャラリーでは、一般的な機械学習タスク向けのパイプラインが用意されています。各テンプレートはノード、接続、サンプルデータセットが事前設定されており、すぐにトレーニングを開始できます。
テンプレートギャラリーを開く
Section titled “テンプレートギャラリーを開く”ツールバーのTemplatesをクリックしてギャラリーを開きます。ギャラリー内では数字キー（1〜4）でカテゴリを切り替えることもできます。
利用可能なテンプレート
Section titled “利用可能なテンプレート”| テンプレート | 難易度 | データセット | 説明 |
|---|---|---|---|
| Basic Classification | 初級 | Iris | Random Forest分類器と評価 |
| Binary Classification | 初級 | Titanic | ロジスティック回帰、訓練/テスト分割、層化サンプリング |
| Tuned Classification | 中級 | Iris | Random ForestとOptunaハイパーパラメータ探索 |
| テンプレート | 難易度 | データセット | 説明 |
|---|---|---|---|
| Basic Regression | 初級 | California Housing | 線形回帰と評価 |
| Random Forest Regression | 中級 | California Housing | Random Forestとデータ分割 |
| Gradient Boosting Regression | 中級 | Wine Quality | Gradient Boostingアンサンブル手法 |
| テンプレート | 難易度 | データセット | 説明 |
|---|---|---|---|
| Full ML Pipeline | 上級 | Iris | 読み込み → 分割 → 学習 → 評価 → エクスポート |
| Custom Preprocessing | 中級 | Titanic | カスタムPython前処理のScriptノード |
テンプレートの読み込み
Section titled “テンプレートの読み込み”- テンプレートギャラリーを開く
- カテゴリ（All、Classification、Regression、Advanced）でフィルタリング
- テンプレートカードをクリックして読み込み
テンプレートに含まれるもの
Section titled “テンプレートに含まれるもの”各テンプレートには以下が設定されています：
- ノード — 適切な設定（モデルタイプ、目的変数、分割比率）が事前設定済み
- 接続 — ノードが正しい順序で接続済み
- サンプルデータ — バンドルされたデータセット（Iris、Titanic、California Housing、Wine Quality）が自動的に読み込まれます
テンプレートには保存済みの実行、実験、学習済みモデルは含まれません。読み込み後、Runをクリックしてパイプラインを実行してください。
テンプレートのカスタマイズ
Section titled “テンプレートのカスタマイズ”テンプレートを読み込んだ後、以下のカスタマイズが可能です：
- データセットの変更 — DataLoaderノードをクリックして独自のCSVファイルを選択
- アルゴリズムの切り替え — Trainerノードをクリックして別のモデルタイプを選択
- ノードの追加 — ツールバーから新しいノードをドラッグして接続
- パラメータの調整 — 訓練/テスト分割比率、ハイパーパラメータなどを変更
テンプレートと保存/読み込み
Section titled “テンプレートと保存/読み込み”- テンプレートはアプリに組み込まれており、変更や削除はできません
- 読み込んだパイプラインは通常のパイプラインと同じように動作し、カスタム名で保存できます
- テンプレートから読み込んだパイプラインを保存すると、独立したコピーが作成されます
キーボードナビゲーション
Section titled “キーボードナビゲーション”ギャラリーダイアログ内：
| キー | アクション |
|---|---|
| 矢印キー | テンプレートカード間を移動 |
| Enter | フォーカス中のテンプレートを読み込み |
1〜4 | カテゴリタブを切り替え |
| Escape | ギャラリーを閉じる |