Erstellen und Konfigurieren des Experiments

Der erste Schritt besteht im Erstellen und Konfigurieren des Experiments. Sie verwenden den Trainingsdatensatz, den Sie zuvor hochgeladen haben, um das Modell zu trainieren, bis es zur Bereitstellung und zum Treffen von Vorhersagen bereit ist.

Erstellen eines neuen Experiments

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Gehen Sie zur Seite „Erstellen“ des Aktivitätscenters Analysen und wählen Sie ML-Experiment aus.

2. Geben Sie einen Namen für Ihr Experiment ein, zum Beispiel Kundenabwanderung – Tutorial.

3. Fügen Sie optional eine Beschreibung und Tags hinzu.

4. Wählen Sie einen Bereich für Ihr Experiment aus. Das kann Ihr persönlicher Bereich oder ein freigegebener Bereich sein.

5. Klicken Sie auf Erstellen.

6. Wählen Sie die Trainings-Datensatzdatei aus. Dies ist eine der folgenden Dateien, je nachdem, ob Sie mit CSV oder QVD arbeiten:

   • ML - Churn data - training.csv

   • ML - Churn data - training.qvd

Überprüfen der Daten

Jetzt können Sie mit der Experimentkonfiguration beginnen. Schauen wir uns aber zunächst den Datensatz an.

Wir beginnen auf der Registerkarte Daten. Die Standardansicht ist die Schemaansicht. Hier sehen wir eine Tabelle, in der jede Zeile eine Spalte in Ihrem Datensatz darstellt. Bei der automatischen Datenvorbereitung wurden Statistiken und Einblicke generiert. Möglicherweise müssen Sie im Schema nach rechts scrollen, um die Einblicke anzuzeigen.

Wir sehen, dass AccountID wegen zu hoher Kardinalität ausgeschlossen wurde. Das bedeutet, dass die Spalte zu viele eindeutige Werte enthält. Das Feature Country wurde aus dem entgegengesetzten Grund ausgeschlossen: Der Wert ist für alle Zeilen gleich. Diese beiden Features würden keinen Wert für Modelle für maschinelles Lernen beitragen.

Wir sehen auch, dass auf das kategoriale Feature Territory Impact Encoding angewendet wurde. Halten Sie den Mauszeiger über das Warnsymbol und über das Info-Symbol , um weitere Informationen zu erhalten.

Klicken Sie auf Datenansicht. In dieser Ansicht sehen wir weitere Informationen zu den einzelnen Spalten, darunter auch Beispieldaten.

Auswählen eines Ziels

Unser ML-Modell soll die Kundenabwanderung vorhersagen, also wählen wir Churned (Abgewandert), die letzte Spalte im Datensatz, als Ziel aus.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Wechseln Sie zurück zur Schemaansicht.

2. Halten Sie den Mauszeiger über Churned und klicken Sie auf das angezeigte Symbol .

Im Fensterbereich der Experimentkonfiguration sehen wir jetzt, dass Churned ausgewählt wurde. Wir können auch sehen, welche Features automatisch ausgewählt und ausgeschlossen wurden. Churned ist das Ziel und wird daher nicht als Feature verwendet. Wir können auch sehen, dass dieses Experiment als Binärklassifikationsaufgabe behandelt wird.

Feature-Auswahl und Modelloptimierung

Das Experiment verwendet standardmäßig die intelligente Modelloptimierung. Erweitern Sie zur Bestätigung im Fensterbereich der Experimentkonfiguration den Abschnitt Modelloptimierung. Die Option Intelligent sollte ausgewählt sein.

Die Feature-Auswahl kann im Abschnitt Features des Konfigurationsfensters manuell konfiguriert werden. Bei der intelligenten Modelloptimierung erfolgt die Feature-Auswahl automatisch, indem nicht hilfreiche Features entfernt werden. Wenn diese Einstellung aktiviert ist, können wir alle verfügbaren Features in das Training einbeziehen.

Trainieren des Experiments

Die Konfiguration ist abgeschlossen, und wir können mit dem Training beginnen.

Gehen Sie folgendermaßen vor:

• Klicken Sie unten rechts auf Experiment ausführen.

Wenn die Ausführung des Experiments abgeschlossen ist, können wir zum nächsten Schritt weitergehen, der Prüfung der erhaltenen Modellmetriken.