# tModelEncoder

特徴化操作を実行して、データをtLogisticRegressionModelやtKMeansModelなどのモデルトレーニングコンポーネントで期待される形式に変換します。

tModelEncoderは、前のコンポーネントからデータを受け取り、さまざまな特徴処理アルゴリズムを適用して、このデータの特定のカラムを変換し、結果をモデルトレーニングコンポーネントに送信して、最終的にトレーニングして予測モデルを作成します。

ローカルモードでは、Apache Spark 2.4と3.0がサポートされています。

Talendがサポートしているテクノロジーの詳細は、[Talendコンポーネント](https://help.qlik.com/talend/r/ja-JP/7.3/components/machine-learning)を参照してください。

使用しているTalend製品に応じて、このコンポーネントは、次のジョブのフレームワークの1つ、一部、またはすべてで使用できます。

* Spark Batch:[Apache Spark BatchのtModelEncoderプロパティ](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/tmodelencoder-properties-for-apache-spark-batch)をご覧ください。

  このフレームワーク内のコンポーネントは、ビッグデータ対応のTalend Platform製品すべて、およびTalend Data Fabricで利用できます。

* Spark Streaming:[Apache Spark StreamingのtModelEncoderプロパティ](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/tmodelencoder-properties-for-apache-spark-streaming)をご覧ください。

  このコンポーネントは、Talend Real Time Big Data PlatformおよびTalend Data Fabricで利用できます。

### このセクション内

* [Apache Spark BatchのtModelEncoderプロパティ](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/tmodelencoder-properties-for-apache-spark-batch)
* [Apache Spark StreamingのtModelEncoderプロパティ](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/tmodelencoder-properties-for-apache-spark-streaming)

**関連概念**

[都市内の事故が発生しやすい地域をモデリングする](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/tmodelencoder-tkmeansmodel-ts3configuration-modeling-accident-prone-areas-in-city-spark-batch-component-in-this)

[スパムをフィルタリングする分類モデルを作成](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/classification-model)