Appliquer les modèles de rapprochement sur le jeu de données - 7.0

Matching with machine learning

author
Talend Documentation Team
EnrichVersion
7.0
EnrichProdName
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Data Management Platform
Talend Data Services Platform
Talend MDM Platform
Talend Real-Time Big Data Platform
task
Création et développement > Systèmes tiers > Composants Data Quality > Composants de rapprochement > Composants de rapprochement utilisant l'apprentissage automatique
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants Data Quality > Composants de rapprochement > Composants de rapprochement utilisant l'apprentissage automatique
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants Data Quality > Composants de rapprochement > Composants de rapprochement utilisant l'apprentissage automatique
EnrichPlatform
Studio Talend
Talend Data Stewardship

Procédure

  1. Double-cliquez sur le tMatchPredict pour afficher sa vue Basic settings et définissez les propriétés du composant.
  2. Cliquez sur Sync columns pour récupérer le schéma défini dans le composant d'entrée.
  3. Dans la liste Input type, sélectionnez paired comme les données d'entrée sont déjà appairées avec le tMatchPairing.
  4. Dans la liste Matching model location, sélectionnez from file system et configurez le chemin d'accès au modèle de rapprochement dans le champ folder.
  5. Dans la table Clustering classes, ajoutez un ou plusieurs des libellé(s) utilisé(s) sur les échantillons suspects générés par le tMatchPairing, YES dans cet exemple.

    Les libellés ont été définis manuellement ou à l'aide de Talend Data Stewardship.

    Le composant tMatchPredict va grouper les enregistrements suspects correspondant au libellé YES.