# Apprendre le modèle à l'aide de Random Forest

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

Ce contenu est obsolète.

## Procédure

1. Double-cliquez sur le tRandomForestModel pour ouvrir sa vue Component.

   ![](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/7.3/Resources/images/use_case-trandomforestmodel11.png)
2. Dans la liste Label column, sélectionnez la colonne fournissant les classes à utiliser pour la classification. Dans ce scénario, sélectionnez *label*, qui contient deux noms de classes : *spam* pour les messages indésirables et *ham* pour les messages normaux.
3. Dans la liste Features column, sélectionnez la colonne fournissant les vecteurs de caractéristiques à analyser. Dans ce scénario, sélectionnez *features\_vect*, qui combine toutes les caractéristiques.
4. Cochez la case Save the model on file system et, dans le champ HDFS folder qui s'affiche, saisissez le répertoire à utiliser pour stocker le modèle généré.
5. Dans le champ Number of trees in the forest, saisissez le nombre d'arbres de décision que vous souhaitez que le tRandomForestModel construise. Vous devez essayer différents nombres pour exécuter le Job courant afin de créer plusieurs fois le modèle de classification. Après comparaison des résultats d'évaluation de chaque modèle créé à chaque exécution, vous pouvez décider du nombre à utiliser. Dans ce scénario, saisissez *20*.

   Un Job d'évaluation sera présenté dans l'une des sections suivantes.
6. Laissez les autres paramètres tels qu'ils sont.