История страницы

...

• Данные для обучения         Путь к папке с данными для обучения модели классификации. Внутри папки содержатся подпапки с классами, названия которых – это название класса. Класс - это ........                                                                                                                                                                       Внутри Внутри каждой подпапки должны быть файлы формата .txt. с различными текстами, которые соответствуют классу. Форматы текстов создаются Пользователем.
• Папка с результатом        Путь к папке, в которую будет сохранена обученная модель классификации. В указанной папке должно быть создано 2 файла: machine_model.pkl – модель машинного обучения, и tfidf_model.pk – сохранение словаря, токены.
• Метод                                  Метод, который будет использоваться для обучения модели классификации. Метод выбирает Пользователь. Для обучения модели классификации могут быть использованы следующие методы: 
  • • • • • Выбрать наиболее подходящий – Choose the most suitable
          • SVC
          • RandomForest
          • GradientBoosting
          • AdaBoost
          • nTree
          • KNeighboors
          • Naive Bayes

...

       Если значение параметра"false", файл перезаписан не будет, и действие вернет выдаст ошибку.  Файлы machine  Файлы machine_model.pcl and tiff_model.pk должны быть уникальны в указанной папке.

...

Особые условия использования

1. В списке методов обучения параметра "Метод" при смене языка студии на английский название метода "Выбрать наиболее подходящий" сменяется на на название "Choose the most suitable", остальные варианты остаются на английском.
2. При невыполнении условий проверки параметров робот будет выдавать следующие сообщения об ошибках:

...

Если встретится другой формат, не обрабатываем, пропускаем.

Для задания параметров модели обучения Пользователю необходимо создать две  папки:

Пример  параметра "Для обучения" - дерево объектов:

...