# tNaiveBayesModel

指定されたエレメントを分類するためにtPredictで使う分類子モデルを生成します。

tNaiveBayesModelは、エレメントの分析された特徴が相互に独立しているという(単純な)仮定でベイズの法則を適用することに基づいて、受信データセットを分析します。

この分析から分類モデルを生成し、このモデルをPMML (Predictive Model Markup Language)形式で特定のファイルシステムに書き込みます。

ローカルモードでは、Apache Spark 1.4.0、1.5.0、1.6.0、2.0.0、2.3.0、2.4.0、3.0がサポートされています。

ジョブでtModelEncoderを使用して、受信データセットを準備および提供する必要があります。

Talendでサポートされ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)をご覧ください。

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