# 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 2.4.0以降のバージョンがサポートされています。

デフォルトで、このコンポーネントはTalend Studioと共には出荷されていません。機能マネージャーを使ってインストールする必要があります。 詳細は、[機能マネージャーを使って機能をインストール](https://help.qlik.com/talend/r/ja-JP/8.0/studio-user-guide/install-features-to-talend-studio)をご覧ください。

### 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/8.0/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/8.0/machine-learning/tmodelencoder-properties-for-apache-spark-streaming)

**関連タスク**

[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/8.0/machine-learning/classification-model)

[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/8.0/machine-learning/tmodelencoder-tkmeansmodel-ts3configuration-modeling-accident-prone-areas-in-city-spark-batch-component-in-this "このシナリオでは、tKMeansModelコンポーネントを使って、事故が発生しやすい地域をモデリングするために、都市内の救急車の目的地に関するサンプル地理データセットを分析します。")