A atividade "Treinar o modelo de classificação" pode ser encontrada em "Aprendizagem automática". Classificação" no espaço de trabalho "Atividade".

A atividade cria um novo modelo de aprendizagem da máquina para classificação, treina-a com base nos dados de entrada e salva o modelo final em um arquivo.

A atividade de aprendizagem da máquina para classificação implementa os seguintes algoritmos para treinar o modelo:

LbfgsMaximumEntropy - cria um modelo de classificação com o princípio da entropia máxima com base no algoritmo L-BFGS;

NaiveBayes - cria um modelo de classificador probabilístico baseado na aplicação do teorema de Bayes com estritas (ingênuas) suposições de independência;

OneVersusAllFastForest - cria um modelo de classificação baseado no algoritmo de classificação binária FastForest;

OneVersusAllAveragedPerceptron - cria um modelo de classificação baseado no algoritmo de perceptron médio.

Ao criar um modelo de aprendizagem de máquina para esta tarefa, os dados das cordas são convertidos em um vetor de valores numéricos. Este vetor contém os números normalizados de n-gramas de palavras.