デシジョンツリーモデルをトレーニング

このセクションでは、デシジョンツリーモデルのトレーニングを行う方法について説明します。

1. ワークスペースにtDecisionTreeModelコンポーネントを追加します。
2. [Main] (メイン)行を使って、tModelEncoderをtDecisionTreeModelに接続します。
3. tDecisionTreeModelをダブルクリックして[Basic settings] (基本設定)を開きます。
4. [Storage] (ストレージ)で[Define a storage configuration component] (ストレージ設定コンポーネントを定義)チェックボックスをオンにし、HDFSストレージを選択します。
5. 前に作成したスキーマを選択します。
6. [Features Column] (機能カラム)で、MyFeaturesを選択します。
7. [Label Column] (ラベルカラム)で、MyLabelsを選択します。
8. [Model location] (モデルのロケーション)で[Save the model on file system (only for Spark 1.4 or higher)] (モデルをファイルシステムに保存(Spark 1.4以降のみ))チェックボックスを選択し、HDFSファイルシステムにパスを入力します。
   この例では、/user/puccini/machinelearning/decisiontrees/marketing/decisiontree.modelです。
9. 残りの設定をデフォルト値のままにしておきます。
   

   ジョブ設定は次のようになります。

   
10. [Run] (実行)を選択して、[Spark configuration] (Spark設定)に移動します。
11. [Use local mode] (ローカルモードを使用)チェックボックスを選択します。
    
    このジョブはHadoopクラスターで直接実行することもできます。これは本番環境で最も可能性が高いシナリオです。そのためには、[Use local mode] (ローカルモードを使用)チェックボックスを消去するなど、ジョブの実行方法を若干調整する必要があります。