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# エクスポートしてモデルを作成する
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データフローから数回クリックするだけで、変換されたデータをエクスポートして、Canvas で ML モデルの作成を開始できます。データは Canvas データセットとして保存され、新しいモデルのモデル構築設定ページに移動します。

変換されたデータを使用して Canvas モデルを作成するには:

1. データフローに移動します。

1. エクスポートするノードの横にある省略記号アイコンを選択します。

1. コンテキストメニューから、**[モデルを作成]** を選択します。

1. **[エクスポートしてモデルを作成する]** サイドパネルで、新しいデータセットの **[データセット名]** を入力します。

1. モデルの構築に進む前に、**[データセット全体を処理]** オプションを選択したままにして、データセット全体を処理およびエクスポートします。データフローで作業しているインタラクティブなサンプルデータを使用してモデルをトレーニングする場合は、このオプションをオフにします。

1. **[モデル名]** に入力して新しいモデルに名前を付けます。

1. **[問題のタイプ]** または構築するモデルのタイプを選択します。SageMaker Canvas がサポートするモデルタイプの詳細については、「[カスタムモデルの仕組み](canvas-build-model.md)」を参照してください。

1. **[ターゲット列]**、またはモデルが予測する値を選択します。

1. **[エクスポートしてモデルを作成する]** を選択します。

新しい Canvas モデルの **[構築]** タブが開き、モデルの設定とトレーニングを完了できます。モデルの構築方法の詳細については、「[モデルの構築](canvas-build-model-how-to.md)」を参照してください。