azure-recipe-user Azureにはオンラインで利用できる機械学習Machine Learning（Azure ML）が提供されており、様々なパーツをドラッグ＆ドロップするだけで簡単に機械学習を使うことが出来ます。
今回は前回の続きとして、Rを使った後のデータにTwo-Class Boosted Decision Treeへの取り込みを行います。
事前準備
・ Microsoft Azure Machine Learningのアカウント
・ ブラウザ
必要スキル
・ 特になし
1. 前回の続きで以下の画面が表示されている状態です。
2. モデルからTwo-Class Boosted Decision TreeとTrain Modelをキャンバスに追加します。
3. それぞれ以下のように接続を行います。
4. Train Modelのプロパティ設定を行います。
プロパティの「Launch column selector」をクリックします。
5. 右側の絡む選択部分をクリックすると以下のように先ほど設定したカラム名が表示されます。
6. Credit Riskを選択します。
7. キャンバスに戻るとビックリマークが消えています。
以上でTwo-Class Boosted Decision Treeによる機械学習の設定を行いました。
次回はこのデータと元のリアルデータとの比較のためのロジックを作ります。
お楽しみに！
