各アルゴリズムの学習曲線を比較し，どのアルゴリズムがハイバイアス/ハイバリアンスな傾向にあるか確認してください。<br>
縦軸のScoreは分類/識別タスクであればF値，回帰タスクであれば平均二乗誤差に-1を掛けた値で，スコアが高いほど性能がよいことを示しています。<br>
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<strong>ハイバリアンスな傾向がみられるアルゴリズムに対しては，不要な特徴量を削除する対策が有効</strong>な場合があります。<br>
MALSSは特徴量（説明変数）選択（Feature selection）をサポートしています。<br>
特徴量選択を試みる場合は「Try feature selection」ボタンを押してください。<br>
そのままでよい場合は「Continue」ボタンを押してください。