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Navigieren auf der Experiment-Benutzeroberfläche

Die Registerkartenoberfläche unterstützt Sie dabei, die einzelnen Phasen des Modelltrainings zu durchlaufen. Verwenden Sie die Registerkarten und das Experimentkonfigurationsfenster, um Ihr Modell zu trainieren und zu optimieren.

Symbolleiste

Auf der Symbolleiste können Sie zwischen den verschiedenen Registerkarten auf der Benutzeroberfläche hin- und herwechseln.

Auf der Symbolleiste können Sie auch Folgendes tun:

  • Je nach Registerkarte, auf der Sie sich befinden, können Sie zwischen Ihren trainierten Modellen hin- und herwechseln.

  • Klicken Sie auf Konfiguration anzeigen Konfiguration anzeigen, um das Training weiter zu konfigurieren, die aktuelle Version zu überprüfen oder mit einer neuen Version zu beginnen.

Symbolleiste in einem ML-Experiment

Symbolleiste in einem ML-Experiment

Konfiguration und Trainingsdaten

Aud dieser Registerkarte können Sie Experimentdaten verwalten. Wenn Sie ein Experiment erstellen, wird nur die Registerkarte Konfiguration angezeigt. Während des Trainings wird die Registerkarte in Trainingsdaten umbenannt, und Sie können für die Modellanalyse zu anderen Registerkarten wechseln.

Auf dieser Registerkarte können Sie:

  • Ein Ziel auswählen, bevor die erste Version trainiert wird.

  • Features hinzufügen oder entfernen.

  • Einblicke und Statistiken zum Feature-Datensatz anzeigen.

  • Einen neuen Trainingsdatensatz auswählen.

  • Verzerrungserkennung konfigurieren.

Wechseln Sie zwischen der Schemaansicht Schemaansicht und der Datenansicht Datenansicht, um unterschiedliche Darstellungen des Trainingsdatensatzes zu erhalten.

Registerkarte Konfiguration in einem ML-Experiment. Nach dem Training wird diese Registerkarte in Trainingsdaten umbenannt.

Registerkarte 'Daten' in einem ML-Experiment, bevor der Benutzer eine Version des Trainings ausgeführt hat

Modelle

Auf der Registerkarte Modelle können Sie eine schnelle Analyse der Trainingsergebnisse durchführen und die empfohlenen Modelle einsehen. Diese Registerkarte hilft Ihnen, zentrale Metriken für jedes Modell zu vergleichen und verschiedene Vorhersage-Anwendungsfälle zu bewerten.

Um detailliertere Modellanalysen durchzuführen, können Sie zu den Registerkarten Vergleichen und Analysieren wechseln.

Wählen Sie ein Modell aus der Tabelle Modellmetriken oder aus den Empfehlungen oberhalb der Tabelle aus. Sie könne Folgendes anzeigen:

  • Leistungswerte

  • Modelltrainingsübersicht (bei intelligenter Modelloptimierung verfügbar)

  • Feature-Relevanzvisualisierungen

  • Andere experimenttypspezifische Visualisierungen

  • Ergebnisse der Verzerrungserkennung.

Weitere Informationen finden Sie unter Durchführen von schnellen Modellanalysen.

Registerkarte Modelle in einem ML-Experiment, das mit intelligenter Modelloptimierung trainiert wurde

Registerkarte 'Modelle' in einem ML-Experiment mit Übersicht, Kernmodellmetriken und automatisch erzeugten Visualisierungen

Vergleichen

Vergleichen Sie Ihre Modelle detailliert anhand eingebetteter Analysen. Treffen Sie Auswahlen und passen Sie Dashboard-Daten an, um Einblicke in die Modellleistung zu gewinnen.

Auf der Registerkarte Vergleichen können Sie:

  • Alle verfügbaren Modellmetriken und Hyperparameter aufrufen.

  • Trainings- und Holdout-Metriken modellübergreifend vergleichen.

Weitere Informationen finden Sie unter Vergleichen von Modellen.

Registerkarte Vergleichen in einem ML-Experiment

Vergleichsmodellanalyse in ML-Experiment

Analysieren

Führen Sie eine tiefergehende Analyse mit eingebetteten Analysen für jedes Modell, das Sie trainieren.

Auf der Registerkarte Analysieren können Sie:

  • Die Vorhersagegenauigkeit weiter analysieren.

  • Die Feature-Relevanz detailliert auswerten.

  • Die Verteilung von Feature-Daten anzeigen.

  • Detaillierte Informationen zu den Ergebnissen der Verzerrungserkennung anzeigen.

Weitere Informationen zur detaillierten Modellanalyse finden Sie unter Durchführen von detaillierten Modellanalysen.

Registerkarte Analysieren in einem ML-Experiment

Registerkarte 'Analysieren' in einem ML-Experiment mit Vorhersagegenauigkeit und Feature-Relevanz

Experimentkonfigurationsfenster

Verwenden Sie dieses Fenster, um Experimenteinstellungen zu konfigurieren.

Das Experimentkonfigurationsfenster wird geöffnet. Nachdem eine Version ausgeführt wurde, klicken Sie auf Konfiguration anzeigen Konfiguration anzeigen, um das Fenster zu öffnen.

Mit dem Fensterbereich zur Experimentkonfiguration können Sie Folgendes tun:

  • Ein Ziel und einen Experimenttyp festlegen

  • Einen Versionsnamen festlegen

  • Features hinzufügen oder entfernen

  • Eine neue Version des Experiments konfigurieren

  • Den Typ des Modells anzeigen, das Sie trainieren

  • Auswählen, um den Trainingsdatensatz zu ändern oder zu aktualisieren

  • Algorithmen hinzufügen oder entfernen

  • Modelloptimierungseinstellungen ändern

  • Legen Sie für Zeitreihenmodelle Prognoseeinstellungen fest

  • Verzerrungserkennung konfigurieren

Experimentkonfigurationsfenster

Fensterbereich der Experimentkonfiguration mit ausgewähltem Ziel und Standard-Feature-Auswahl

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