小白初次使用该工具箱，概要记录下过程。
首先需要注意的是，数据集是 “样本的特征” 加上 “标签” 构成的。因此首先应对样本进行特征提取，形成n×m的特征矩阵，然后将标签列于其后，形成n×(m+1)的矩阵
打开classification learner，点击新建会话，从工作区或者文件导入
导入数据后，分6条进行设置
1：选择变量
2：根据个人数据的情况，选择以什么作为变量，因为我每一行是一个样本提取出来的特征，因此以列作为变量。
3：选代表标签的那一列做为 响应
4：选除去标签之外的其他列为训练数据
5：选取验证方式，防止过拟合
6：选择 开始会话
完成设置后，继续操作
1：选择模型
4：选择最终的分类类别
2：点击训练
3：画各种评价指标图