# Création d'un modèle de classification pour filtrer les spams

Availability-note[Déprécié·e](https://help.talend.com/r/en-US/Cloud/labels-on-talend-help-center/availability-deprecated)

Ce contenu est obsolète.

Ce scénario s'applique uniquement aux produits Talend Platform avec Big Data et à Talend Data Fabric.

Pour plus de technologies supportées par Talend, consultez [Composants Talend](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/machine-learning).

Dans ce scénario, vous allez créer des Jobs Spark Batch. Les composants clés sont à utiliser comme suit :

* tModelEncoder : plusieurs composants tModelEncoder sont utilisés pour transformer des messages texte (SMS) en ensemble de caractéristiques.

* tRandomForestModel : il analyse les caractéristiques entrantes depuis le tModelEncoder afin de construire un modèle de classification comprenant à quoi ressemblent un message indésirable et un message normal.

* tClassify : dans un nouveau Job, il applique ce modèle de classification afin de traiter un nouvel ensemble de SMS pour classer les messages indésirables et les messages normaux. Dans ce scénario, les résultats de cette classification sont utilisés pour évaluer la précision du modèle, puisque la classification des messages traités par le tClassify est déjà connue et explicitement marquée.

  Note InformationsDéprécié·e : Ce composant est déprécié depuis la version 6.2 (GA, généralement disponible). Talend vous recommande d'utiliser le composant tPredict.

* tHDFSConfiguration : ce composant est utilisé par Spark pour se connecter au système HDFS dans lequel les fichiers Jar dépendant du Job sont transférés.

  Dans l'onglet Spark Configuration de la vue Run, définissez la connexion à un cluster Spark donné pour le Job complet. De plus, puisque le Job attend ses fichiers .jar dépendants pour l'exécution, vous devez spécifier le répertoire du système de fichiers dans lequel ces fichiers .jar sont transférés afin que Spark puisse accéder à ces fichiers :

  * Yarn mode (Yarn Client ou Yarn Cluster) :

    * Lorsque vous utilisez Google Dataproc, spécifiez un bucket dans le champ Google Storage staging bucket de l'onglet Spark configuration.

    * Lorsque vous utilisez HDInsight, spécifiez le blob à utiliser pour le déploiement du Job, dans la zone Windows Azure Storage configuration de l'onglet Spark configuration.

    * Lorsque vous utilisez Altus, spécifiez le bucket S3 ou le stockage Azure Data Lake Storage (aperçu technique) pour le déploiement du Job, dans l'onglet Spark configuration.

    * Lorsque vous utilisez Qubole, ajoutez tS3Configuration à votre Job pour écrire vos données métier dans le système S3 avec Qubole. Sans tS3Configuration, ces données métier sont écrites dans le système Qubole HDFS et détruites une fois que vous arrêtez votre cluster.

    * Lorsque vous utilisez des distributions sur site (on-premises), utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers utilisé par votre cluster. Généralement, ce système est HDFS et vous devez utiliser le [tHDFSConfiguration](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/hdfs/thdfsconfiguration) (en anglais).

  * Standalone mode : utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers que votre cluster utilise, comme le [tHDFSConfiguration Apache Spark Batch](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/hdfs/thdfsconfiguration-properties-for-apache-spark-batch) ou le [tS3Configuration Apache Spark Batch](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/amazon-s3/ts3configuration-properties-for-apache-spark-batch) (en anglais).

    Si vous utilisez Databricks sans composant de configuration dans votre Job, vos données métier sont écrites directement dans DBFS (Databricks Filesystem).

### Dans cette section

* [Prérequis :](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/7.3/machine-learning/tmodelencoder-tclassify-ts3configuration-prerequisites-spark-batch-component-download)
* [Créer un modèle de classification à l'aide de Random Forest](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/7.3/machine-learning/tmodelencoder-tclassify-ts3configuration-creating-classification-model-using-random-forest-spark-batch-component)
* [Évaluer le modèle de classification](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/7.3/machine-learning/tmodelencoder-tclassify-ts3configuration-evaluating-classification-model-spark-batch-component)

**Concepts associés**

[tModelEncoder](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/7.3/machine-learning/tmodelencoder "Ce composant effectue des opérations de pré-traitement des données pour les transformer au format attendu par les composants d'apprentissage de modèles comme le tLogisticRegressionModel ou le tKMeansModel.")

[tClassify](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/7.3/machine-learning/tclassify "Ce composant se base sur le modèle de classification généré par un composant d'apprentissage de modèle et prédit à quelle classe appartient un élément.")

[tRandomForestModel](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/7.3/machine-learning/trandomforestmodel "Ce composant analyse des vecteurs de caractéristiques.")

**Information associée**

[tHDFSConfiguration](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/hdfs/thdfsconfiguration)

[tReplicate](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/orchestration/treplicate)

[tFileInputDelimited](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/delimited/tfileinputdelimited)

[tS3Configuration](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/amazon-s3/ts3configuration)

[tJava](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/java-custom-code/tjava)

[tLogRow](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/logs-and-errors/tlogrow)

[pour le tFilterColumns](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/7.3/components/processing/tfiltercolumns)