# Entrenamiento del modelo de predicción Crea un nuevo modelo de aprendizaje automático para predecir valores, lo entrena en función de los datos de entrada y guarda el modelo final en un archivo.
Datos para el entrenamiento[Texto] Ruta al archivo CSV que contiene los datos para el entrenamiento. El archivo debe contener encabezados correctos. El archivo debe estar en formato UTF8
Número de la columna principal[Número] Número de la columna que contiene el valor a predecir. La numeración comienza desde cero
Números de las columnas de datos[Texto] Números de las columnas que contienen los datos. Separador coma. La numeración comienza desde cero. Por ejemplo: "1,3"
Números de las columnas de texto[Texto] Números de las columnas que contienen datos de texto. Separador coma. Si este valor no se completa, el tipo de columna se reconocerá automáticamente. La numeración comienza desde cero. Por ejemplo: "1,3"
Separador[Texto] Separador de columnas CSV
Tipo de algoritmoSelección del tipo de algoritmo
Ruta al modelo[Texto] Ruta para guardar el archivo del modelo
Nivel de procesamientoSelección del nivel de manejo de errores. Valores posibles: "Default" - por defecto; "Ignore" - errores ignorados; "Handle" - errores manejados. Si se selecciona el valor "Default", se utilizará el valor del bloque "Inicio" de este diagrama
Nivel de mensajesSelección del nivel de mensajes que los bloques mostrarán durante su funcionamiento. Valores posibles: "Default" - por defecto; "Release" - salida desactivada; "Debug" - salida de información principal; "Detailed" - salida de información detallada. Si se selecciona el valor "Default", se utilizará el valor del bloque "Inicio" de este diagrama
Texto de error[Texto] Devuelve información detallada sobre el error en caso de que la ejecución del bloque no sea correcta
--- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.sherparpa.ru/es/sherpa-rpa/sherpa-designer/spravochnik-blokov/mashinnoe-obuchenie-machine-learning/obuchenie-modeli-predskazaniya-regressiontrain.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.