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予測データの作成

モデルを展開すると、新しいデータに関する予測を作成できます。

ここまでのところ、既存の顧客データを使って機械学習モデルを作成しました。このプロセスの目的は、新しいデータに適用するために、機械学習を通してパターンを認識することです。

トレーニング データで SHAP 値を分析するためのみのユース ケースもあります。この情報は、自分の権限においても非常に重要です。

Qlik AutoMLでの予測に関する詳細については、データセットでの予測の作成を参照してください。

プロセスの最初のステップは、モデルを適用して予測を生成するデータセットを選択することです。この後、出力のために希望するプロパティを設定してから、ファイルを生成できます。

[カタログ] で、新しい ML 展開を開きます。[ML モデル管理] が開きます。

  1. [ML モデル管理] インターフェイスの右下で、予測の作成をクリックします。

  2. [予測構成] パネルがまだ開いていない場合は、実験構成パネル をクリックして開きます。

  3. 次に、適用データセットを選択する必要があります。データの適用で、適用データセットを選択をクリックします。

  4. チュートリアルの開始時にインポートした Customer churn data - apply.csv データセットを選択します。

  5. トレーニング データセットと適用データセットのスキーマを比較します。トレーニング中に特徴量の選択を解除したため、適用データセットにはトレーニング データセットよりも多くの項目が含まれます。これについて心配する必要はありません。予測を生成するとき、AutoML はトレーニング データセットに存在しない適用データセットの項目を単純に無視します。

  6. [データセットの予測] ペインで、[予測データセットに名前を付ける] をクリックします。データセットの名前を入力 (または既定の名前に設定) してから、確認をクリックします。

  7. 予測オプションで、この予測で生成するデータセットを選択します。この場合は、SHAP およびエラーの選択を解除してから、座標 SHAP を選択します (これによりピボット テーブルを標準フォーマットに変換し、すべての含まれる項目のデータを分析できます)。AccountID をインデックス列として使用できるようにします。

    ML モデル管理のデータセット予測ビュー

    予測作成時の予測設定メニューとデータセット スキーマ。

保存して今すぐ予測をクリックします。プロセスは、データセットの予測で監視できます。

表示されたポップアップで開くをクリックすることにより、[カタログ] の出力をレビューできます。

予測の実行が終了すると、新しいデータセットを使ってアプリの構築を開始できます。次のトピックに移ります。

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