Erstellen von Vorhersagen in Datensätzen

Verwenden Sie Ihre ML-Bereitstellung, um zukünftige Ergebnisse aus neuen Daten vorherzusagen.

Öffnen Sie eine ML-Bereitstellung und wechseln Sie zum Fenster Datensatzvorhersagen, um mit dem Erstellen von Vorhersagekonfigurationen zu beginnen. Weitere Informationen finden Sie unter Navigieren in der Benutzeroberfläche für die ML-Bereitstellung.

Sie können Vorhersagen für Datensätze im Katalog erstellen, z. B. tägliche Vorhersagen für neue Transaktionen. Anhand der Vorhersage-API können Vorhersagen auch in Echtzeit erstellt werden. Informationen zur Vorhersage-API finden Sie unter Erstellen von Echtzeitvorhersagen.

Die Vorhersagen werden in einem Datensatz mit Vorhersagen und (für Klassifikationsmodelle) einer Spalte mit der Wahrscheinlichkeit jeder Klasse erstellt. Optional können Sie auch Datensätze mit SHAP-Werten oder Fehlern und einer Kopie des Anwendungsdatensatzes erstellen. Die Datensätze können im Parquet-, CSV- oder QVD-Format vorliegen.

Wenn Vorhersagen generiert werden, können Sie prädiktive Einblicke in eine Qlik Sense App laden. Dann können Sie die Daten visualisieren, mit ihnen interagieren und Was-wäre-wenn-Szenarien erstellen.

Vor dem Beginn

Bevor Sie damit beginnen können, mit Ihrer ML-Bereitstellung Vorhersagen zu generieren, muss das Quellmodell aktiviert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Genehmigen von bereitgestellten Modellen.

Schlüsselkonzepte

Anwendungsdatensatz

Während des Experimenttrainings stellen Sie ein Modell bereit, das zum Generieren von Vorhersagen für einen neuen Datensatz verwendet wird. Dieser Datensatz wird als Anwendungsdatensatz bezeichnet. Die Vorhersagen werden in einem Datensatz mit Vorhersagen und (für Klassifikationsmodelle) einer Spalte mit der Wahrscheinlichkeit jeder Klasse erstellt. Optional können Sie auch Datensätze mit SHAP-Werten oder Fehlern erstellen.

Der Anwendungsdatensatz muss die gleichen Features und Datentypen wie der Datensatz aufweisen, der zum Trainieren der ML-Bereitstellung verwendet wird. Die im ML-Experiment angegebene Zielspalte muss nicht in den Anwendungsdatensatz eingeschlossen werden. Beachten Sie, dass zusätzliche Spalten, die nicht zum Modelltraining gehörten, dennoch im Anwendungsdatensatz vorhanden sein können. AutoML ignoriert die zusätzlichen Spalten einfach, wenn Vorhersagen erstellt werden.

Automatische technische Planung von Features

Weitere Informationen zum Generieren von Vorhersagen mit Modellen, die mit automatischer technischer Planung von Features („Feature Engineering“) erstellt wurden, finden Sie unter Automatische technische Planung von Features.

Prognosekonfiguration

Vorhersagedatensätze werden anhand einer Vorhersagekonfiguration erstellt. Jede ML-Bereitstellung kann mehrere Vorhersagekonfigurationen enthalten. Die Vorhersagekonfiguration kann für die Ausführung mit oder ohne Zeitplan eingerichtet werden.

Besitzer der Prognosekonfiguration

Wenn ein Benutzer eine Vorhersagekonfiguration erstellt, wird er automatisch als deren Besitzer zugewiesen.

Die folgende Liste führt die Zugriffsanforderungen auf, die für die Ausführung einer Vorhersagekonfiguration benötigt werden. Wenn die Vorhersage manuell ausgeführt wird, muss der Benutzer, der die Vorhersagen ausführt, die Anforderungen erfüllen. Für geplante Vorhersagen muss der Besitzer der Vorhersagekonfiguration die Anforderungen erfüllen.

• Professional- oder Full User-Berechtigung und die Rolle Automl Deployment Contributor im Mandanten. Siehe: Wer kann mit Qlik AutoML arbeiten

• Die erforderlichen Berechtigungen in dem Bereich zum Ausführen von Vorhersagen über die ML-Bereitstellung.

• Die erforderlichen Berechtigungen zum Erstellen von Datenquellen in dem Bereich, in dem die Vorhersagedaten gespeichert werden.

Es kann vorkommen, dass der Besitzer einer Vorhersagekonfiguration den Zugriff auf den Mandanten verliert oder die weiteren Anforderungen für die Arbeit mit ML-Bereitstellungen nicht mehr erfüllt. In diesem Fall kann ein Benutzer mit den erforderlichen Berechtigungen auf Mich als Besitzer festlegen klicken, um den Besitz der geplanten Vorhersage zu übernehmen, damit diese ausgeführt werden kann. Diese Option ist im Fenster der Vorhersagekonfiguration bzw. als Aktion im Fenster Datensatzvorhersagen zu finden.

Weitere Informationen zu den Bereichsberechtigungsanforderungen für die in diesem Abschnitt erwähnten Aktionen finden Sie unter Verwalten von Berechtigungen in freigegebenen Bereichen und Verwalten von Berechtigungen in verwalteten Bereichen.

Überlegungen zu Anwendungsdatensätzen

Auswirkungen einer manuellen Änderung des Featuretyps

Wenn Sie den Featuretyp eines Features manuell ändern und dann ein entsprechendes Modell bereitstellen, werden die Überschreibungen des Featuretyps auf das Feature im Anwendungsdatensatz angewendet, der für die mit diesem Modell erstellten Vorhersagen verwendet wird.

Ändern der Feature-Typen

Anforderungen und Berechtigungen

Weitere Informationen zu den Berechtigungsanforderungen für die Arbeit mit ML-Bereitstellungen und Vorhersagen finden Sie unter Arbeiten mit ML-Vorhersagen.

Erstellen neuer Vorhersagen

Sie können neue Vorhersagenkonfigurationen sowohl im Fenster Bereitstellungsübersicht als auch im Fenster Datensatzübersicht erstellen.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Öffnen Sie eine ML-Bereitstellung über den Katalog.

2. Klicken Sie unten rechts auf Vorhersage erstellen.

3. Erweitern Sie im Fenster Vorhersagekonfiguration den Abschnitt Anwendungsdaten und klicken Sie auf Anwendungsdatensatz auswählen.

4. Wählen Sie einen Datensatz aus, für den Sie Vorhersagen erstellen möchten. Der Datensatz muss die gleichen Features und Datentypen wie das Modellschema aufweisen.

   Datensätze können über die Seite „Erstellen“ im Aktivitätscenter Analysen hochgeladen werden.Sie können auch einen neuen Datensatz direkt von der Datensatzauswahlseite der Vorhersage in den Katalog hochladen. Dieser Datensatz wird dann automatisch als Anwendungsdatensatz zur Verwendung in Ihrer Vorhersage ausgewählt. Klicken Sie hierzu auf Anwendungsdatensatz hinzufügen und wählen Sie die hochzuladende Datei aus.

5. Klicken Sie unter Vorhersagedatensatz auf Vorhersagedatensatz benennen.

6. Geben Sie einen Namen ein (bzw. akzeptieren Sie den Standardnamen).

   Qlik AutoML unterstützt dynamische Dateinamen für Vorhersagedatensätze. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Variablen in Vorhersagedatensatz-Dateinamen.

7. Wählen Sie ein Format für die generierten Datensätze aus. Das Standardformat ist Parquet. Datensätze können auch im CSV- oder QVD-Format generiert werden.

8. Wählen Sie einen Bereich aus.

9. Klicken Sie auf Bestätigen.

10. Wählen Sie unter Vorhersageoptionen alle zusätzlichen Datensätze aus, die Sie erstellen möchten.

    • Datensatz Fehler: Erstellen Sie einen Datensatz mit Fehlern für Einträge im Anwendungsdatensatz. So erkennen Sie, ob ein Eintrag gelöscht wurde und aus welchem Grund.

    • SHAP: Erstellen Sie einen Datensatz mit SHAP-Werten für jeden Datensatzeintrag. Der Datensatz enthält die Spalten index und <feature>_SHAP für jedes Feature im Modell.

      InformationshinweisDiese Option ist für Vorhersagen aus Mehrklassen-Klassifikationsmodellen nicht verfügbar. Für diese Modelle können Sie stattdessen die Option SHAP koordinieren verwenden.

    • SHAP koordinieren: Erstellen Sie einen Datensatz mit SHAP-Werten für jeden Datensatzeintrag. Dadurch erhalten Sie die gleichen Werte wie im SHAP-Datensatz, aber anders organisiert. Der Datensatz enthält die Spalten index, automl_feature und SHAP_value. Eine zusätzliche Spalte, Predicted_class, ist in Vorhersagen aus einem Mehrklassen-Klassifikationsmodell enthalten.

11. Wählen Sie, ob Sie eine Indexspalte automatisch erstellen oder eine vorhandene Spalte im Anwendungsdatensatz verwenden möchten.

12. Möglicherweise möchten Sie auch Ihre Vorhersage nach einem Zeitplan ausführen. Klicken Sie unter Vorhersagezeitplan auf Zeitplan erstellen und passen Sie die Einstellungen im angezeigten Dialogfeld an. Weitere Informationen finden Sie unter Planen von Vorhersagen.

13. Klicken Sie auf die Schaltfläche Speichern und schließen, um Ihre Vorhersagekonfiguration zu speichern und zum Fenster Datensatzvorhersagen zurückzukehren, ohne die Vorhersage auszuführen. Wählen Sie diese Option, wenn Sie die Vorhersagen nur nach einem Zeitplan ausführen möchten.

    Klicken Sie alternativ auf Jetzt speichern und Vorhersage erstellen, um die Vorhersagekonfiguration zu speichern und die Vorhersage manuell auszuführen.

    Wenn unter Letzter Status der Eintrag „Erfolg“ angezeigt wird, sind die Vorhersagen abgeschlossen.

14. Gehen Sie zum Katalog, um die erstellten Datensätze anzuzeigen.

Bearbeiten der Vorhersagekonfigurationen

Sie können vorhandene Vorhersagekonfigurationen im Fenster Datensatzvorhersagen bearbeiten.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Klicken Sie im Fenster Datensatzvorhersagen auf ... neben der Vorhersagekonfiguration, die Sie bearbeiten möchten.

2. Wählen Sie im Menü Aktionen die Option Vorhersagekonfiguration bearbeiten aus.

3. Im Fenster Vorhersagekonfiguration können Sie die folgenden Abschnitte bearbeiten:

   • Anwendungsdaten: Sie können den Anwendungsdatensatz ändern.

   • Vorhersagedatensatz: Sie können den Namen und den Bereich des Vorhersagedatensatzes ändern.

   • Vorhersageoptionen: Sie können Ihre Auswahlen für die zusätzlich erstellten Datensätze ändern.

   • Vorhersagezeitplan: Bei Bedarf können Sie den Zeitplan festlegen, nach dem Ihre Vorhersage ausgeführt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Planen von Vorhersagen.

4. Klicken Sie auf die Schaltfläche Speichern und schließen, um Ihre Vorhersagekonfiguration zu speichern und zum Fenster Datensatzvorhersagen zurückzukehren, ohne die Vorhersage auszuführen.

   Klicken Sie alternativ auf Jetzt speichern und Vorhersage erstellen, um die Vorhersagekonfiguration zu speichern und die Vorhersage manuell auszuführen.

   Wenn unter Letzter Status der Eintrag „Erfolg“ angezeigt wird, sind die Vorhersagen abgeschlossen.

Ausführen von Vorhersagen

Sie können Vorhersagen für vorhandene Vorhersagekonfigurationen im Fenster Datensatzvorhersagen ausführen. Alternativ können Sie Ihre Vorhersagen nach einem anpassbaren Zeitplan ausführen. Sie können manuelle und geplante Ausführungen Ihrer Vorhersagen je nach Ihren Anforderungen kombinieren.

Manuelle Ausführung von Vorhersagen

Sie können direkt mit dem Ausführen einer Vorhersagekonfiguration beginnen, indem Sie die Option in einem Kontextmenü im Fenster Datensatzvorhersagen auswählen.

Damit ein Benutzer eine Vorhersage manuell ausführen kann, muss er die Zugriffsanforderungen für die Aktion erfüllen. Weitere Informationen finden Sie unter Besitzer der Prognosekonfiguration.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Klicken Sie im Fenster Datensatzvorhersagen auf ... neben der Vorhersagekonfiguration, für die Sie Vorhersagen ausführen möchten.

2. Wählen Sie im Menü Aktionen die Option Vorhersagen jetzt ausführen aus, um mit dem Erstellen von Vorhersagen zu beginnen.

   Wenn unter Letzter Status der Eintrag „Erfolg“ angezeigt wird, sind die Vorhersagen abgeschlossen.

Planen von Vorhersagen

Vorhersagen können für die automatische Ausführung nach einem Zeitplan festgelegt werden. Sie können einen Zeitplan für jede angelegte Vorhersagekonfiguration erstellen. Öffnen Sie das Menü Vorhersagezeitplan, wenn Sie eine Vorhersagekonfiguration erstellen oder bearbeiten.

Damit eine geplante Vorhersage erfolgreich ausgeführt werden kann, muss der Besitzer der Vorhersagekonfiguration mehrere Berechtigungsanforderungen erfüllen. Andernfalls kann die Vorhersage nicht ausgeführt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Besitzer der Prognosekonfiguration.

Im Dialogfeld Vorhersagezeitplan können Sie die folgenden Parameter für Ihren Zeitplan angeben:

• Vorhersagen ausführen: Passen Sie den allgemeinen Zeitplan an, nach dem die Vorhersage ausgeführt werden soll (täglich, wöchentlich oder monatlich). Legen Sie je nach Ihrer Auswahl das Intervall, den Tag der Woche oder den Tag des Monats fest.

• Zeit: Konfigurieren Sie die Tageszeit, um die die Ausführung Ihrer Vorhersage beginnt.

  Wenn Sie einen Zeitplan nach Stunden festlegen (für tägliche oder wöchentliche Vorhersagen), können Sie auch eine Start- und Enduhrzeit festlegen, zwischen denen die Vorhersagen ausgeführt werden.

• Startdatum: Legen Sie das Datum fest, an dem der Vorhersagezeitplan in Kraft tritt.

• Enddatum: Legen Sie das Datum fest, ab dem die Vorhersagen nicht mehr nach dem Zeitplan ausgeführt werden sollen. Standardmäßig wird der Zeitplan für unbegrenzte Ausführung eingerichtet, aber Sie können ein Enddatum für den Zeitplan festlegen.

• Nur ausführen, wenn der Anwendungsdatensatz geändert wurde: Wenn seit der Ausführung der letzten Vorhersage keine Änderung an Ihrem Anwendungsdatensatz vorgenommen wurde, wird die geplante Vorhersage nicht ausgeführt. Sie können diese Einstellung deaktivieren, wenn Sie die geplante Vorhersage unabhängig von Änderungen an den Daten immer ausführen möchten.

Löschen von Vorhersagekonfigurationen

Sie können vorhandene Vorhersagekonfigurationen im Fenster Datensatzvorhersagen löschen.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Klicken Sie im Fenster Datensatzvorhersagen auf ... neben der Vorhersagekonfiguration, die Sie löschen möchten.

2. Wählen Sie im Menü Aktionen die Option Vorhersagekonfiguration löschen aus.

3. Klicken Sie zum Bestätigen auf Löschen.

Verwalten von Vorhersageaufträgen

Mandantenadministratoren können Vorhersageaufträge über das Aktivitätscenter Verwaltung anhalten oder abbrechen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Qlik AutoML.

Konfigurieren von Benachrichtigungen

Sie können Benachrichtigungen erhalten, wenn Vorhersagen über eine ML-Bereitstellung erstellt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren von Benachrichtigungen für Qlik AutoML.

Anzeigen von Details zu Datendrift und Vorhersageereignissen

Nachdem Sie eine Vorhersage ausgeführt haben, wechseln Sie zum Fenster Überwachung von Datendrifts, um Details zu den folgenden Elementen anzuzeigen:

• den Grad des Datendrift für jedes Feature im Anwendungsdatensatz. Der Vergleich wird zwischen Ihrem Anwendungsdatensatz und dem Trainingsdatensatz durchgeführt.

• Details über das Vorhersageereignis, z. B. ob es erfolgreich war oder nicht und wie viele Vorhersagen generiert wurden.

Weitere Informationen finden Sie unter Überwachung von Leistung und Nutzung bereitgestellter Modelle.