Eksportowanie danych do uczenia modelu

Dane używane analizy modelu na kartach Porównaj i Analizuj w eksperymencie można wyeksportować. Eksportowanie danych powoduje ich eksport na platformę Qlik Cloud w dedykowanej przestrzeni, gdzie można je dalej analizować w aplikacjach Qlik Sense.

Po wyeksportowaniu danych można zaimportować je do aplikacji Qlik Sense następująco:

• Załaduj zestawy danych do aplikacji za pomocą interfejsów Menedżer danych i Katalog danych.

• Użyj Edytor ładowania danych w aplikacji, aby ładować dane za pomocą skryptów.

• Twórz skrypty i przepływy danych w celu dalszego przekształcania i zapisywania danych do nowych plików, które można załadować do aplikacji Qlik Sense.

Dostępne formaty

Dane do uczenia modelu można eksportować w następujących formatach:

• Parquet (domyślnie)

• CSV

• QVD

Eksportowanie danych analizy dla całego eksperymentu

Dostępne są:

• Wskaźniki modelu: powoduje eksport wskaźników wydajności dla wszystkich modeli uczonych w eksperymencie. Wskaźniki wydajności są generowane przez testowanie nauczonych modeli w odniesieniu do automatycznie wstrzymanych danych. Zestaw danych zawiera również wskaźniki wydajności wygenerowane przez testowanie nauczonych modeli w odniesieniu do samych danych szkoleniowych.

• Hiperparametry: powoduje eksport danych dla hiperparametrów, które były używane podczas uczenia modelu.

Wykonaj następujące czynności:

1. Karta Porównaj w eksperymencie uczenia maszynowego.

2. Kliknij Eksportuj dane do katalogu nad osadzoną analizą.

3. Użyj pól wyboru, aby zaznaczyć opcje lub usunąć zaznaczenie w razie potrzeby.

4. W razie potrzeby edytuj domyślne ścieżki zestawu danych, w tym foldery i nazwę pliku. Oddziel foldery znakami /.

   Więcej informacji o odwołaniach do folderów zawiera temat Wskazówki dotyczące odwołań do folderów w ścieżkach.

   

5. Wybierz wyjściowy format danych.

6. Wybierz przestrzeń, w której będą przechowywane eksportowane dane.

7. Kliknij przycisk, aby wyeksportować zestawy danych.

Eksportowanie danych analiz dla pojedynczego modelu

Dostępne są:

• Dane predykcji: Eksportuje dane predykcji dla przewidywań, które model utworzył na danych automatycznego wstrzymania. W przypadku modeli klasyfikacji uwzględnione są prawdopodobieństwa dla każdej klasy.

• SHAP oraz dane testowe: powoduje eksport danych SHAP obliczonych przez model na podstawie danych automatycznego wstrzymania. Rzeczywiste wartości cech dla danych automatycznego wstrzymania są również uwzględnione w zestawie danych.

• Metadane cech: powoduje eksport zestawu danych z typem danych oraz typem cechy dla każdej cechy używanej do uczenia modelu.

Wykonaj następujące czynności:

1. Na karcie Analizuj w eksperymencie uczenia maszynowego wybierz określony model lub kliknij Analizuj obok modelu z innego widoku.

2. Kliknij Eksportuj dane do katalogu nad osadzoną analizą.

3. Użyj pól wyboru, aby zaznaczyć opcje lub usunąć zaznaczenie w razie potrzeby.

4. W razie potrzeby edytuj domyślne ścieżki zestawu danych, w tym foldery i nazwę pliku. Oddziel foldery znakami /.

   Więcej informacji o odwołaniach do folderów zawiera temat Wskazówki dotyczące odwołań do folderów w ścieżkach.

   

5. Wybierz wyjściowy format danych.

6. Wybierz przestrzeń, w której będą przechowywane eksportowane dane.

7. Kliknij przycisk, aby wyeksportować zestawy danych.

Przykłady:  

• Zestaw danych wskaźników modelu o następującej nazwie i lokalizacji: Model Performance/MyExperiment. Może to spowodować zapisanie zestawu danych MyExperiment w folderze ModelPerformance w przestrzeni.

• Zestaw danych metadanych cech o następującej nazwie i lokalizacji: Model Performance/Candidate Models/v01_LOGC_00_00. Może to spowodować zapisanie zestawu danych v01_LOGC_00_00 w strukturze folderów Model Performance/Candidate Models w przestrzeni.