Définition des propriétés du modèle

  1. Sous Stages primaires/Stages déployés/Machine Learning, cliquez sur le stage K-Means Clustering et faites-le glisser jusqu'au canevas, en le plaçant à l'endroit de votre choix dans le flux de données et en le reliant à d'autres stages. Notez que le stage d’entrée doit être la source de données qui contient les champs de variables d'entrée de votre modèle ; un stage de sortie n’est pas nécessaire, sauf si vous sélectionnez l’option de données d'entrée Score dans l’onglet Options de base. Vous pouvez également connecter un stage de sortie si vous souhaitez capturer votre sortie indépendamment de l'outil Machine Learning Model Management.
  2. Double-cliquez sur le stage K-Means pour afficher la boîte de dialogue Options de K-Means Clustering.
  3. Saisissez un Nom de modèle si vous ne souhaitez pas utiliser le nom par défaut.
  4. Facultatif : cochez la case Écraser pour remplacer le modèle existant par les nouvelles données.
  5. Saisissez le Nombre de clusters que vous souhaitez dans votre modèle, si vous ne souhaitez pas utiliser le nombre par défaut (5).
  6. Facultatif : Saisissez une Description du modèle.
  7. Cliquez sur Inclure pour chaque champ dont vous souhaitez ajouter les données au modèle.
  8. Utilisez la liste déroulante Type de données du modèle pour spécifier si le champ d’entrée est à utiliser sous forme numérique, catégorique ou de type date/heure.
  9. Cliquez sur OK pour enregistrer le modèle et la configuration ou pour passer à l’onglet suivant.