# ランダムフォレストを使ってモデルをトレーニングする

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## 手順

1. tRandomForestModelをダブルクリックして[Component] (コンポーネント)ビューを開きます。

   ![](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/Resources/images/use_case-trandomforestmodel11.png)
2. [Label column] (ラベルカラム)リストから、分類に使われるクラスを提供するカラムを選択します。このシナリオでは*label*です。このカラムには2つのクラス名が含まれています。ジャンクメッセージ用の*spam*と、通常のメッセージ用の*ham*です。
3. [Features column] (特徴カラム)リストから、分析する特徴ベクトルを提供するカラムを選択します。このシナリオでは*features\_vect*を選択します。これはすべての特徴を組み合わせます。
4. [Save the model on file system] (モデルをファイルシステムに保存)チェックボックスをオンにし、表示された[HDFS folder] (HDFSフォルダー)フィールドに、生成されたモデルの保管に使うディレクトリーを入力します。
5. [Number of trees in the forest] (フォレスト内のツリーの数)フィールドに、tRandomForestModelで構築するデシジョンツリーの数を入力します。現在のジョブを実行して分類モデルを作成するには、さまざまな数を数回試す必要があります。各実行で作成されたすべてのモデルの評価結果を比較した後、使う必要がある数を判断できます。このシナリオでは*20*入力します。

   評価ジョブは、次のいずれかのセクションに表示されます。
6. 他のパラメーターはそのままにしておきます。