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AutoFlowとは
AutoFlow（オートフロー）は、自動機械学習（AutoML (Auto Machine Learning)）機能を備えており、分類と回帰が行えるレシピブロックです。
AutoFlowを使ったレシピは、サンプルレシピから取得することができます。
■特徴
- データを投入するだけで、自動で最も精度の良いアルゴリズムとパラメータの探索を行う
- 分類と回帰の両方に対応。自然言語処理と組み合わせることも可能
- 探索の回数や対象のアルゴリズムを絞るなど、柔軟な設定が可能
■パラメータについて
［AutoFlow］ブロックは、レシピ編集画面のブロックタイプ「自動構築AI（AutoML）」の中にあります。
AutoFlowブロックで設定できるパラメータは次の通りです。
しかし、基本的にはパラメータを変更する必要がなく、［AutoFlow］ブロックをつなげて「分類／回帰」どちらかを選択するだけで、高い精度のAIモデルを作成することができます。
1．種類：分類（デフォルト）／回帰
どちらかを必ず選択します。選択を誤ると、正しく動作しないAIモデルができてしまいます。
2．判断に用いる指標：指定なし（デフォルト）／正解率／F値／適合率／再現率／AUC
探索の際、どの指標を重要視するかの指定です。
通常［指定なし］です。
正解率，F値，適合率，再現率については、精度評価の見方（分類・回帰）をご覧ください。
3．試行回数：200（デフォルト）
アルゴリズムとパラメータの最適な組み合わせを探索する回数を指定します。
4．分割手法：クロスバリデーションの方法を［自動／k-fold／stratified k-fold（分類のみ）／時系列（回帰のみ）］から選択します。
※専門知識を有する機能です。不明な場合、デフォルト（分割手法 [自動]、分割数 [auto]）でご利用ください。
5．分割数：クロスバリデーションを行う際にデータセットをいくつに分割するか指定します。
［auto］を選択するか、半角数字で指定することもできます。
6．使用するアルゴリズム：チェックをつけたアルゴリズムのみで探索を行います。（デフォルト：すべて）
＜分類＞14種類
LightGBM分類器，ロジスティック回帰，k-近傍法，サポートベクターマシーン分類器，ランダムフォレスト，決定木，アダブースト，ガウス分布ナイーブベイズ，多項分布ナイーブベイズ，ベルヌーイ分布ナイーブベイズ，Complement多項分布ナイーブベイズ，確率的勾配降下法(SGD)，二次判別分析(QDA)，Passive Aggressive分類器
＜回帰＞12種類
サポートベクターマシーン回帰，LightGBM回帰，線形回帰，最小角度回帰(Lars)，関連度自動決定回帰(ARD)，ベイジアンリッジ，Elastic Net回帰，フーバー回帰，リッジ回帰，ラッソ回帰，ラッソ最小角度回帰(LassoLar)，Passive Aggressive回帰
