# Treinamento do modelo de classificação Cria um novo modelo de aprendizado de máquina para classificação, treina-o com base nos dados de entrada e salva o modelo final em um arquivo.
Dados para treinamento[Texto] Caminho para o arquivo CSV que contém os dados para treinamento. O arquivo deve conter cabeçalhos corretos. O arquivo deve estar no formato UTF8.
Número da coluna principal[Número] Número da coluna que contém a classe. A numeração começa em zero.
Números das colunas de dados[Texto] Números das colunas que contêm os dados. Separador vírgula. A numeração começa em zero. Por exemplo, "1,3".
Números das colunas de texto[Texto] Números das colunas que contêm dados textuais. Separador vírgula. Se este valor não for preenchido, o tipo da coluna será reconhecido automaticamente. A numeração começa em zero. Por exemplo, "1,3".
Separador[Texto] Separador das colunas CSV.
Tipo de algoritmoSeleção do tipo de algoritmo.
Caminho para o modelo[Texto] Caminho para salvar o arquivo do modelo.
Nível de processamento

Seleção do nível de tratamento de erros. Valores possíveis:

  • "Default" - padrão;
  • "Ignore" - erros são ignorados;
  • "Handle" - erros são tratados.

Se o valor "Default" for selecionado, será utilizado o valor do bloco "Início" deste diagrama.

Nível de mensagens

Seleção do nível de mensagens que os blocos exibirão durante a execução. Valores possíveis:

  • "Default" - padrão;
  • "Release" - saída desativada;
  • "Debug" - saída de informações principais;
  • "Detailed" - saída de informações detalhadas.

Se o valor "Default" for selecionado, será utilizado o valor do bloco "Início" deste diagrama.

Texto do erro[Texto] Retorna informações detalhadas sobre o erro em caso de execução incorreta do bloco.
--- # 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/pt/sherpa-rpa/sherpa-designer/spravochnik-blokov/mashinnoe-obuchenie-machine-learning/obuchenie-modeli-klassifikacii-classificationtrain.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.