Apprentissage du modèle d'arbre de décision

Cette section présente l'apprentissage de votre modèle d'arbre de décision.

1. Ajoutez un tDecisionTreeModel dans l'espace de modélisation graphique.
2. Reliez le tModelEncoder au tDecisionTreeModel à l'aide d'un lien Row Main.
3. Double-cliquez sur le tDecisionTreeModel pour ouvrir sa vue Basic settings.
4. Dans Storage, cochez la case Define a storage configuration component et sélectionnez le stockage HDFS.
5. Choisissez le schéma créé précédemment.
6. Dans la colonne Features Column, sélectionnez MyFeatures.
7. Dans la colonne Label Column, sélectionnez MyLabels.
8. Dans Model location, cochez la case Save the model on file system (only for Spark 1.4 or higher) et saisissez le chemin vers le système de fichiers HDFS.
   Dans cet exemple : /user/puccini/machinelearning/decisiontrees/marketing/decisiontree.model.
9. Laissez la valeur par défaut des autres paramètres.
   

   Voici la configuration du Job.

   
10. Cliquez sur l'onglet Run et allez dans Spark Configuration.
11. Cochez la case Use local mode.
    
    Vous pouvez également exécuter ce Job directement dans le cluster Hadoop, cas le plus probable dans des situations de production. Pour cela, vous devez apporter quelques ajustements à la manière dont le Job s'exécute, y compris décocher la case Use local mode.