Exportar datos de entrenamiento de modelos

Puede exportar los datos del análisis del modelo en las pestañas Comparar y Analizar de un experimento. Exportar los datos los exporta a la plataforma de Qlik Cloud en el espacio dedicado, donde puede seguir analizándolos en apps de Qlik Sense.

Una vez exportados los datos, puede importarlos a las apps de Qlik Sense de las siguientes maneras:

• Cargue los conjuntos de datos en las apps mediante las interfaces Gestor de datos y Catálogo de datos.

• Utilice Editor de carga de datos en la app para cargar los datos mediante scripts.

• Cree scripts y flujos de datos para seguir transformando y almacenando los datos en nuevos archivos, que pueden cargarse en las aplicaciones de Qlik Sense.

Formatos disponibles

Los datos de entrenamiento de modelos pueden exportarse en los siguientes formatos:

• Parquet (predeterminado)

• CSV

• QVD

Exportar datos de análisis de todo el experimento

Están disponibles los siguientes:

• Métricas del modelo: exporta las métricas de rendimiento de todos los modelos entrenados en el experimento. Las métricas de rendimiento se generan probando los modelos entrenados contra los datos de retención automática. El conjunto de datos también incluye métricas de rendimiento generadas al probar los modelos entrenados frente a los propios datos del entrenamiento.

• Hiperparámetros: exporta datos para los hiperparámetros que se usaron al entrenar el modelo.

Haga lo siguiente:

1. Abra la pestaña Comparar en un Experimento de ML.

2. Haga clic en Exportar datos al catálogo por encima del análisis insertado.

3. Utilice las casillas de verificación para seleccionar o borrar las opciones según sea necesario.

4. Según lo necesite, edite las rutas predeterminadas del conjunto de datos, incluyendo las carpetas y el nombre de archivo. Separe las carpetas con los caracteres /.

   Para más información sobre las referencias de carpetas, consulte Consejos para las referencias a carpetas en las rutas.

   

5. Seleccione el formato de salida de los datos.

6. Seleccione un espacio donde se almacenarán los datos exportados.

7. Haga clic en el botón para exportar los conjuntos de datos.

Exportar datos de análisis para un modelo individual

Están disponibles los siguientes:

• Datos de predicción: exporta los datos de las predicciones que el modelo ha creado sobre los datos de retención automática. En los modelos de clasificación, se incluyen las probabilidades de cada clase.

• SHAP y datos de prueba: exporta los datos SHAP calculados por el modelo sobre los datos de retención automática. Los valores reales de las características para los datos de retención automática también se incluyen en el conjunto de datos.

• Metadatos de características: exporta un conjunto de datos con el tipo de fecha y el tipo de característica de cada característica utilizada para entrenar el modelo.

Haga lo siguiente:

1. En la pestaña Analizar de un experimento de ML, seleccione un modelo específico o haga clic en Analizar junto a un modelo desde otra vista.

2. Haga clic en Exportar datos al catálogo por encima del análisis insertado.

3. Utilice las casillas de verificación para seleccionar o borrar las opciones según sea necesario.

4. Según lo necesite, edite las rutas predeterminadas del conjunto de datos, incluyendo las carpetas y el nombre de archivo. Separe las carpetas con los caracteres /.

   Para más información sobre las referencias de carpetas, consulte Consejos para las referencias a carpetas en las rutas.

   

5. Seleccione el formato de salida de los datos.

6. Seleccione un espacio donde se almacenarán los datos exportados.

7. Haga clic en el botón para exportar los conjuntos de datos.

Ejemplos:  

• Un conjunto de datos de métricas de modelos con el siguiente nombre y ubicación: Model Performance/MyExperiment. Este podría almacenar un conjunto de datos MyExperiment en una carpeta ModelPerformance dentro de un espacio.

• Un conjunto de datos de metadatos con el siguiente nombre y ubicación: Model Performance/Candidate Models/v01_LOGC_00_00. Esto podría almacenar un conjunto de datos v01_LOGC_00_00 en una estructura de carpetas Model Performance/Candidate Models en un espacio.