# AutoMLワークフローで生成されたノートブックの表示

AutoMLワークフローが正常に完了すると、生成された関連するiPythonノートブックを表示できます。

1. **TD Console**を開きます。
2. **Data Workbench > Workflows**に移動します。
3. ワークフローを選択します。
![](/assets/image2023-2-23_19-2-15.f97b0678910daaf5b1b276d2d50e16af4862a30ecc941cf4cadd11897d9f1c39.3cb60505.png)
4. 特定の**Run History**を選択します。
![](/assets/image2023-2-23_19-3-17.9001d13cd4dd40d6d94f08a532d67257f7209b3c1c9ad5932e5921376f7ea8f5.3cb60505.png)
5. **Tasks**タブを選択します。
![](/assets/image2023-2-23_19-5-51.3e0e13092b5720c0ea501b3ff9573f9567d22dd36517af12fde613496d20815d.3cb60505.png)
6. **Notebook**リンクを選択して、読み取り専用のノートブックを開きます。これによりノートブックが表示されます。以下の例はGluon Trainノートブックのものです。
![](/assets/image2023-2-23_19-7-15.706f59bd3c09af9a83fc6a50841189bf4e48d10accc20bea619e3b94ed5f34ce.3cb60505.png)
7. 下にスクロールすると、データビジュアライゼーションを表示できます。
  1. 相関関係:
![](/assets/image2023-2-23_19-7-55.840408bca94c208efe5ea200264021ada7bd72bb1e4ef8f969384fd09d05f8b9.3cb60505.png)
  2. モデル検査:
![](/assets/image2023-2-23_19-9-22.fa5bf2756488657f25192fcfe19ca39abd4747dcc2ca7349e40fd924a910b4fc.3cb60505.png)
  3. 精度と混同行列:
![](/assets/image2023-2-23_19-10-7.3a08d2392c8b472a6f3c7f65ad32691687e46e3c33524a05c6754d62ec74112f.3cb60505.png)
  4. 特徴量の重要度:
![](/assets/image2023-2-23_19-11-24.d85e2bfa465fe38f74df44286490db9383ac22f3904e42dc814d7e635a3eab37.3cb60505.png)