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    :depth: 2

.. highlight:: console

ここでは、RAPID機械学習時系列数値解析 Python APIを用いた分析の例として、
センサーデータの中に、異常時の情報と正常時の情報があるデータに対して、
異常検知システムで異常を検知する予測モデルを作成し、
その予測モデルで予測して、予測結果を評価するシナリオを示します。

データを準備する
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#. ユーザがアクセス可能なディレクトリにrapid-tsa-python-getting_started.zipを格納します。

#. 格納したファイルを解凍します。

   .. code-block:: bash

     $ unzip rapid-tsa-python-getting_started.zip -d ~/work

#. :guilabel:`[work/examples/classification]` ディレクトリに移動します。

   .. code-block:: bash

     $ cd ~/work/examples/classification/

分析を実行する
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.. raw:: html
   :file: _build/nbconvert/getting_started-classification.html
