では続き！
①プロンプト
> cd Downloads\h2o-3.10.4.1
> java -jar h2o.jar
> cd Downloads\h2o-3.10.4.1
> java -jar h2o.jar
②Web
http://localhost:54321
http://localhost:54321
C:\Users\h1729\Desktop\20170305_data_nkx_d
をインポート
parse
job
view
parse
job
view
まで来て再度！続き！！！
「ファイルを分割」、、から
インポートしたデータを学習用のデータとテスト用のデータに分けます。
インポートしたデータを学習用のデータとテスト用のデータに分けます。
splitボタンを押して。。。と。
createを押す
（図１）
（図１）
分割された。。。らしい。。
（図２）
（図２）
学習にはframe_0.75を使う。。。らしい。。。
5.学習モデルの準備
Build Modelを選択
（図３）
（図３）
で、DeepLearningを選択！
（図４）
（図４）
・traning_frame(=学習データ)にframe_0.750を
・validation_frame(=テストデータ)にframe_0.250を
・responce_column(=予想したい列)にHighLowを
と。（そのまま。ごめんなさい。）
・validation_frame(=テストデータ)にframe_0.250を
・responce_column(=予想したい列)にHighLowを
と。（そのまま。ごめんなさい。）
ハイパーパラメータの設定、、がややこしいらしい。。
合わせて、そのまま、、
活性化関数 : RectifierWithDropout
隠れ層 : 50,25
epoch(=学習回数？) : 1000
input_dropout_raito : 0.1
l1 : 0.001
l2 : 0.001
とします。（まったくなんのことやら？？？？）
活性化関数 : RectifierWithDropout
隠れ層 : 50,25
epoch(=学習回数？) : 1000
input_dropout_raito : 0.1
l1 : 0.001
l2 : 0.001
とします。（まったくなんのことやら？？？？）
（図５）
で、BuildModelを押す。らしい。。。。
（図６）
（図６）
何やら、結果が出たらしい。。。Viewを押します。
（図７）
（図７）
上が「学習データ」における結果・下が「テストデータ」における結果。。。らしい？？？
（図８）
（図８）
（私も）全てHighと予測されました
正解率は
学習用データで約53%？
テスト用データで約53%？
となりました。？？？？
学習用データで約53%？
テスト用データで約53%？
となりました。？？？？
Webの先生も大失敗（多分データの精度の事？）、、と言っているので、私も失敗なのでしょう。
でも、私もツールの使い方は何となくわかりました。！
でも、私もツールの使い方は何となくわかりました。！
以上