特徴化操作を実行して、データをtLogisticRegressionModelやtKMeansModelなどのモデルトレーニングコンポーネントで期待される形式に変換します。
tModelEncoderは、前のコンポーネントからデータを受け取り、さまざまな特徴処理アルゴリズムを適用して、このデータの特定のカラムを変換し、結果をモデルトレーニングコンポーネントに送信して、最終的にトレーニングして予測モデルを作成します。
ローカルモードでは、Apache Spark 2.4.0以降のバージョンがサポートされています。
デフォルトで、このコンポーネントはTalend Studioと共には出荷されていません。機能マネージャーを使ってインストールする必要があります。 詳細は、機能マネージャーを使って機能をインストールをご覧ください。
Talendでサポートされているテクノロジーの詳細は、Talendコンポーネントを参照してください。
使用しているTalend製品に応じて、このコンポーネントは次のジョブフレームワークの1つ、一部、またはすべてで使用できます。
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Spark Batch:Apache Spark BatchのtModelEncoderプロパティをご覧ください。
このフレームワーク内のコンポーネントは、ビッグデータ対応のTalend Platform製品すべて、およびTalend Data Fabricで利用できます。
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Spark Streaming:Apache Spark StreamingのtModelEncoderプロパティをご覧ください。
このコンポーネントは、Talend Real Time Big Data PlatformおよびTalend Data Fabricで利用できます。