# tRandomForestModel

特徴ベクトルを分析します。

このベクトルは通常、tModelEncoderによって事前処理され、tPredictが特定のエレメントを分類するために使う分類子モデルを生成します。

tRandomForestModelは、ランダムフォレストアルゴリズムの適用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、このモデルをメモリまたは特定のファイルシステムのどちらかに書き込みます。

ローカルモードでは、Apache Spark 1.3、1.4、1.5、1.6、2.0、2.3、2.4、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)をご覧ください。

### このセクション内

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

**関連概念**

[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)