Criando previsões sobre conjuntos de dados
Use sua implementação de ML para prever resultados futuros em novos dados.
Navegue até o painel Previsões do Conjunto de Dados em Gerenciamento de Modelos de ML para começar a criar configurações de previsão. Consulte Gerenciamento de modelos do ML.
Você pode fazer previsões sobre conjuntos de dados no Catálogo, por exemplo, previsões diárias sobre novas transações. Previsões também podem ser feitas em tempo real usando a API de previsão. Para obter informações sobre a API de previsão, consulte Criando previsões em tempo real.
As previsões são geradas em um conjunto de dados com previsões e – para modelos de classificação – uma coluna com a probabilidade de cada classe. Opcionalmente, você também pode gerar conjuntos de dados com valores SHAP ou erros.
Quando as previsões forem geradas, você poderá carregar os insights preditivos em um aplicativo Qlik Sense. Isso permite que você visualize e interaja com os dados e crie cenários hipotéticos.
Conceitos chave
Aplicar conjunto de dados
Durante o treinamento experimental, você implementa um modelo que é usado para gerar previsões em um novo conjunto de dados. Este conjunto de dados é conhecido como conjunto de dados de aplicação. As previsões são geradas em um conjunto de dados com previsões e – para modelos de classificação – uma coluna com a probabilidade de cada classe. Opcionalmente, você também pode gerar conjuntos de dados com valores SHAP ou erros.
Qualquer arquivo simples que pode ser carregado e perfilado no Qlik Cloud é compatível para uso no Qlik AutoML.
Para arquivos com várias tabelas, como arquivos do Microsoft Excel com várias pastas, somente a primeira tabela será importada. Se a criação de perfil de dados falhar para uma tabela (por exemplo, se estiver vazia), o arquivo não terá suporte.
O conjunto de dados de aplicação deve ter os mesmos recursos e tipos de dados que o conjunto de dados usado para treinar a implementação de ML. A coluna de destino especificada no experimento de ML não precisa ser incluída no conjunto de dados de aplicação. Observe que colunas adicionais que não faziam parte do treinamento do modelo ainda podem estar presentes no conjunto de dados de aplicação. O AutoML simplesmente ignorará as colunas adicionais ao gerar previsões.
Engenharia automática de recursos
Para obter informações sobre como gerar previsões com modelos que foram treinados usando engenharia automática de recursos, consulte Engenharia automática de recursos.
Configuração de previsão
Os conjuntos de dados de previsão são gerados a partir de uma configuração de previsão. Cada implementação de ML pode ter várias configurações de previsão. A configuração de previsão pode ser definida para ser executada com ou sem agendamento.
Propriedade da configuração de previsão
Quando um usuário cria uma configuração de previsão, ele é atribuído automaticamente como o proprietário.
A lista a seguir indica os requisitos de acesso para a execução de uma configuração de previsão. Se a previsão for executada manualmente, o usuário que executa as previsões deverá atender aos requisitos. Para previsões agendadas, o proprietário da configuração de previsão deve atender aos requisitos.
Direito de usuário Professional ou completo e a função de Automl Deployment Contributor no locatário. Consulte: Quem pode trabalhar com o Qlik AutoML
As permissões necessárias no espaço para executar previsões da implementação de ML.
As permissões necessárias para criar fontes de dados no espaço onde os dados de previsão estão sendo salvos.
Pode acontecer que o proprietário de uma configuração de previsão perca o acesso ao locatário ou deixe de cumprir os outros requisitos para trabalhar com implementações de ML. Nesse caso, um usuário com as permissões necessárias pode clicar em Tornar-me o proprietário para assumir a propriedade da previsão agendada para que ela possa ser executada. Isso é feito no painel de configuração de previsão ou como uma ação na janela Previsões do conjunto de dados.
Para obter informações sobre os requisitos de permissões de espaço para qualquer uma das ações mencionadas nesta seção, consulte Gerenciando permissões em espaços compartilhados e Gerenciando permissões em espaços gerenciados.
Requisitos e permissões
Para saber mais sobre os requisitos de permissão para trabalhar com implementações e previsões de ML, consulte Trabalhando com previsões de ML.
Criando novas previsões
Você pode criar novas configurações de previsão no painel Visão geral da implementação e no painel Previsões do conjunto de dados.
Faça o seguinte:
Abra uma implementação de ML do Catálogo.
No canto inferior direito, clique em Criar previsão.
No painel Configuração de previsão, expanda Aplicar dados e clique em Selecionar aplicar conjunto de dados.
Selecione um conjunto de dados para o qual gerar previsões. O conjunto de dados deve ter os mesmos recursos e tipos de dados que o Esquema de modelo.
Os conjuntos de dados podem ser carregados por meio do hub. Você também pode carregar um novo conjunto de dados diretamente no Catálogo na página de seleção do conjunto de dados da previsão. Esse conjunto de dados será automaticamente selecionado como o conjunto de dados de aplicação para uso em sua previsão. Para fazer isso, clique em Adicionar conjunto de dados de aplicação e escolha o arquivo a ser carregado.
Em Conjunto de dados de previsão, clique em Nomear conjunto de dados de previsão.
Insira um nome (ou aceite o nome padrão) e selecione um espaço.
O Qlik AutoML oferece suporte à nomenclatura dinâmica de arquivos para conjuntos de dados de previsão. Para obter mais informações, consulte Usando variáveis em nomes de arquivo de conjunto de dados de previsão.
Selecione um espaço.
Clique em Confirmar.
Em Opções de previsão, selecione quaisquer conjuntos de dados adicionais que deseja gerar.
Conjunto de dados de erros: Gere um conjunto de dados com erros para registros no conjunto de dados de aplicação. Isso permite que você saiba se um registro foi descartado e por qual motivo.
SHAP: Gere um conjunto de dados com valores SHAP para cada registro. O conjunto de dados tem as colunas index e <feature>_SHAP para cada recurso no modelo.
Nota informativaEsta opção não está disponível para previsões de modelos de classificação multiclasse. Para esses modelos, você pode usar a opção Coordenar SHAP.Coordenar SHAP: Gere um conjunto de dados com valores SHAP para cada registro. Isso fornece os mesmos valores do conjunto de dados SHAP, mas organizado de maneira diferente. O conjunto de dados tem as colunas index, automl_feature e SHAP_value. Uma coluna adicional, Predicted_class, está incluída nas previsões de um modelo de classificação multiclasse.
Escolha se deseja gerar automaticamente uma coluna de índice ou usar uma coluna existente no conjunto de dados de aplicação.
Você também pode querer executar sua previsão em uma programação. Em Programação de previsão, clique em Criar programação e ajuste as configurações na caixa de diálogo exibida. Para obter mais informações, consulte Agendando previsões.
Clique no botão Salvar e fechar para salvar sua configuração de previsão e retornar ao painel Previsões do conjunto de dados sem executar a previsão. Você pode preferir esta opção se desejar apenas que as previsões sejam executadas em uma programação.
Como alternativa, clique em Salvar e prever agora para salvar a configuração de previsão e executá-la manualmente.
Quando Último status mostrar "Sucesso", as previsões serão concluídas.
Vá para o Catálogo para ver os conjuntos de dados gerados.
Editando configurações de previsão
Você pode editar as configurações de previsão existentes no painel Previsões do conjunto de dados.
Faça o seguinte:
No painel Previsões do conjunto de dados, clique em ... na configuração de previsão que deseja editar.
Selecione Editar configuração de previsão no menu Ações.
No painel Configuração de previsão, você pode editar as seguintes seções:
Aplicar dados: Você pode alterar o conjunto de dados de aplicação.
Conjunto de dados de previsão: Você pode alterar o nome e o espaço do conjunto de dados de previsão.
Opções de previsão: Você pode alterar suas seleções para os conjuntos de dados adicionais que são gerados.
Programação de previsão: Se desejar, você pode definir a programação em que sua previsão será executada. Para obter mais informações, consulte Agendando previsões.
Clique no botão Salvar e fechar para salvar sua configuração de previsão e retornar ao painel Previsões do conjunto de dados sem executar a previsão.
Como alternativa, clique em Salvar e prever agora para salvar a configuração de previsão e executá-la manualmente.
Quando Último status mostrar "Sucesso", as previsões serão concluídas.
Executando previsões
Você pode executar previsões para as configurações de previsão existentes no painel Previsões do conjunto de dados. Como alternativa, você pode executar suas previsões de acordo com uma programação personalizável. Você pode combinar execuções manuais e programadas de suas previsões para melhor atender às suas necessidades.
Executando previsões manualmente
Você pode começar a executar uma configuração de previsão diretamente selecionando a opção em um menu de contexto no painel Previsões do conjunto de dados.
Para que um usuário execute uma previsão manualmente, esse usuário deve atender aos requisitos de acesso da ação. Consulte Propriedade da configuração de previsão.
Faça o seguinte:
No painel Previsões do conjunto de dados, clique em ... na configuração de previsão para a qual você deseja executar previsões.
Selecione Executar previsões agora no menu Ações para começar a gerar previsões.
Quando Último status mostrar "Sucesso", as previsões serão concluídas.
Agendando previsões
As previsões podem ser configuradas para serem executadas automaticamente em uma programação. Você pode criar uma programação para cada configuração de previsão criada. Acesse o menu Programação de previsão ao criar ou editar uma configuração de previsão.
Para que uma previsão agendada seja executada com êxito, o proprietário da configuração de previsão deve atender a vários requisitos de permissão. Caso contrário, a previsão não poderá ser executada. Para obter mais informações, consulte Propriedade da configuração de previsão.
O diálogo Programação de previsão permite que você especifique os seguintes parâmetros para sua programação:
Executar previsões: Ajuste a programação geral na qual a previsão será executada (diária, semanal ou mensalmente). Defina o intervalo, o dia da semana ou o dia do mês, dependendo da sua seleção.
Hora: Configure a hora do dia em que sua previsão começará a ser executada.
Se você estiver programando por hora (para previsões diárias ou semanais), também poderá especificar um horário de início e término entre os quais as previsões serão executadas.
Data de início: Defina a data em que a programação de previsão entrará em vigor.
Data de término: Defina a data em que as previsões deixarão de ser executadas na programação. Por padrão, a programação será definida para continuar em execução indefinidamente, mas você pode especificar uma data de término para a programação.
Executar apenas se o conjunto de dados de aplicação tiver sido alterado: Se não houver alteração em seu conjunto de dados de aplicação desde a execução da última previsão, uma previsão programada não será executada. Você pode desativar essa configuração se quiser sempre executar a previsão programada, independentemente das alterações nos dados.
Excluindo configurações de previsão
Você pode excluir as configurações de previsão existentes no painel Previsões do conjunto de dados.
Faça o seguinte:
No painel Previsões do conjunto de dados, clique em ... na configuração de previsão que deseja excluir.
Selecione Excluir configuração de previsão no menu Ações.
Clique em Excluir para confirmar.
Gerenciando trabalhos de previsão
Os administradores de locatários podem interromper ou cancelar trabalhos de previsão no Console de gerenciamento. Para obter mais informações, consulte Gerenciando experimentos e implantações de ML.
Configurando notificações
Você pode receber notificações quando as previsões são criadas a partir de uma implementação de ML. Para obter mais informações, consulte Configurando notificações para o Qlik AutoML.