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．
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．

性能の良いアルゴリズムにハイバリアンスな傾向がみられる場合，不要な特徴量を削除する対策が有効な場合があります．
MALSS interactiveは特徴量（説明変数）（Feature selection）選択をサポートしています．
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．
そのままでよい場合は「Continue」ボタンを押してください．