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title: "前提条件"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/tutorials/cancer-detection/prerequisites/
description: "Catalyst QuickMLサービスを使用して、乳がんの発症リスクを予測するための強力なMLパイプラインを作成・設定します。"
last_updated: 2026-02-23T12:39:41Z
service: All Services
type: tutorial
related_links:
  - name: "Catalyst QuickML"
    url: /ja/quickml/getting-started/introduction/
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# 前提条件

このチュートリアルでは[Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/getting-started/introduction/)のみを使用するため、[Catalystコンソール](https://console.catalyst.zoho.com/baas/index)上でデータパイプラインと[MLパイプライン](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/create-ml-pipeline/)の構築、MLモデルの作成、およびモデルのトレーニングによる予測をすべて行います。このチュートリアルを開始する前に、以下のデータセットをダウンロードしてください。

* **[Cancer_detection_A](https://workdrive.zohoexternal.com/external/4973ea52565b9669680b95565145022d3b49c673976027b3120b6f7a3443a9d9)**

* **[Cancer_detection_B](https://workdrive.zohoexternal.com/external/d68a54ed9e663eb654b0d23d09e32c3352309f5b23b2624fdbe6b1ec87ebe8dd)**

このチュートリアルでは、データセットに対してクリーニング、精製、前処理の操作を実装し、それらを使用してMLモデルをトレーニングすることを目的としています。これらのデータセットは、このチュートリアルの後のセクションでCatalyst QuickMLにアップロードします。