# 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.

Le tModelEncoder reçoit des données des composants précédents, applique un grand nombre d'algorithmes d'extraction de caractéristiques pour transformer des colonnes de ces données et envoie les résultats au composant d'apprentissage de modèle qui suit pour faire l'apprentissage d'un modèle prédictif et le créer.

En mode local, les versions 2.4.0 et supérieures d'Apache Spark sont supportées.

Ce composant n'est pas intégré par défaut à votre Studio Talend. Vous devez l'installer à l'aide du gestionnaire des fonctionnalités. Pour plus d'informations, consultez [Installer les fonctionnalités à l'aide du Gestionnaire des fonctionnalités](https://help.qlik.com/talend/r/fr-FR/8.0/studio-user-guide/install-features-to-talend-studio).

### Dans cette section

* [Propriétés du tModelEncoder pour Apache Spark Batch](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/8.0/machine-learning/tmodelencoder-properties-for-apache-spark-batch)
* [Propriétés du tModelEncoder pour Apache Spark Streaming](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/8.0/machine-learning/tmodelencoder-properties-for-apache-spark-streaming)

**Tâches associées**

* [Créer un modèle de classification pour filtrer les spams](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/8.0/machine-learning/classification-model)
* [Modéliser les zones à risques d'accident dans une ville](https://help.qlik.com/talend/fr-FR/components/8.0/machine-learning/tmodelencoder-tkmeansmodel-ts3configuration-modeling-accident-prone-areas-in-city-spark-batch-component-in-this "Dans ce scénario, le composant tKMeansModel est utilisé pour analyser un jeu de données géographiques concernant la destination d'ambulances dans une ville, afin de modéliser les zones comportant plus de risques d'accidents.")