brTrain

Quels livrables concrets obtenez-vous après l exécution de cette action ?

Architecture des Sorties brTrain

L'exécution de brTrain produit plusieurs tables de sortie stratégiques via le paramètre casOuts :

  • rules : La liste exhaustive des règles logiques découvertes pour chaque catégorie.
  • ruleTerms : Le détail technique des termes composant chaque règle, indispensable pour la table de correspondance.
  • candidateTerms : Les termes qui ont été isolés comme candidats potentiels lors du processus de sélection initiale.

Ces tables forment la base de connaissance qui sera utilisée ultérieurement par l'action brScore pour classer de nouveaux documents en temps réel.

Exemples pour l'action brTrain

Extraction de règles de base

Un exemple minimaliste pour extraire des règles binaires à partir des tables générées précédemment.

Entraînement avec réglages de précision et multiclasse

Ici, on ajuste les paramètres de score G et on demande explicitement un traitement binaire sur une cible spécifique pour être plus sélectif.

Conseil de l'Expert
Pour optimiser la gouvernance de vos modèles, ne vous contentez pas de stocker les tables de sortie. Utilisez le paramètre modelOut en complément des casOuts. Cela permet de sauvegarder l'état complet du modèle pour une réutilisation directe via l'action brPredict, garantissant une cohérence absolue entre la phase d'apprentissage et l'inférence.
Analyse Technique des Livrables
  • Extraction des Prédicats : La table rules fournit l'indice de force de chaque règle via les colonnes _FScore_ et _Precision_, permettant de filtrer les règles trop spécifiques (overfitting).
  • Filtrage du Bruit Sémantique : La table candidateTerms répertorie les termes ayant passé les seuils de fréquence (minGloFreq) mais n'ayant pas été retenus dans les règles finales.

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Action CAS associée

boolRule

brTrain
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