# パラメータプレイ ## 手順 これらの分類器を使用する際、多くのパラメータがデフォルトで設定されています。VS CodeのIntellisenseを活用して、それらを詳しく調べてみましょう。このレッスンで紹介された機械学習の分類技術の1つを採用し、さまざまなパラメータ値を調整しながらモデルを再訓練してください。そして、どの変更がモデルの品質を向上させ、どの変更が品質を低下させるのかを説明するノートブックを作成してください。回答は詳細に記述してください。 ## 評価基準 | 基準 | 優秀 | 適切 | 改善が必要 | | -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------- | ----------------------------- | | | 分類器が完全に構築され、パラメータが調整され、変更点がテキストボックスで説明されているノートブックが提示されている | ノートブックが部分的に提示されるか、説明が不十分 | ノートブックにバグや欠陥がある | --- **免責事項**: この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確さが含まれる可能性があります。元の言語で記載された原文を公式な情報源としてご参照ください。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用に起因する誤解や誤訳について、当社は一切の責任を負いません。