Exportando dados de treinamento do modelo

Você pode exportar os dados de análise do modelo nas guias Comparar e Analisar em um experimento. Exportar os dados os exporta para a plataforma Qlik Cloud no espaço dedicado, onde você pode analisá-los ainda mais nos aplicativos Qlik Sense.

Depois que os dados forem exportados, você poderá importá-los para os aplicativos Qlik Sense das seguintes maneiras:

• Carregue os conjuntos de dados nos aplicativos usando as interfaces do Gerenciador de dados e do Catálogo de dados.

• Use o Editor de carregamento de dados no aplicativo para carregar os dados usando scripts.

• Crie scripts e fluxos de dados para transformar ainda mais e armazenar os dados em novos arquivos, que podem ser carregados nos aplicativos Qlik Sense.

Formatos disponíveis

Os dados de treinamento do modelo podem ser exportados nos formatos a seguir:

• Parquet (padrão)

• CSV

• QVD

Exportando dados de análise para todo o experimento

Os seguintes estão disponíveis:

• Métricas do modelo: exporta métricas de desempenho de todos os modelos treinados no experimento. As métricas de desempenho são geradas testando os modelos treinados em relação aos dados de retenção automática. O conjunto de dados também inclui métricas de desempenho geradas pelo teste dos modelos treinados em relação aos próprios dados de treinamento.

• Hiperparâmetros: exporta dados para os hiperparâmetros que foram usados no treinamento do modelo.

Faça o seguinte:

1. Abra a guia Comparar em um experimento de ML.

2. Clique em Exportar dados para o catálogo acima da análise incorporada.

3. Use as caixas de seleção para selecionar ou limpar as opções conforme necessário.

4. Conforme necessário, edite os caminhos padrão do conjunto de dados, incluindo as pastas e o nome do arquivo. Separe as pastas com caracteres /.

   Para obter mais informações sobre referências de pastas, consulte Dicas para referências a pastas em caminhos.

   

5. Selecione o formato de saída dos dados.

6. Selecione um espaço onde os dados exportados serão armazenados.

7. Clique em um botão para exportar os conjuntos de dados.

Exportando dados de análise para um modelo individual

Os seguintes estão disponíveis:

• Dados de previsão: exportar os dados de previsão para as previsões que o modelo criou em dados de retenção automática. Para modelos de classificação, são incluídas as probabilidades de cada classe.

• SHAP e dados de teste: exportar os dados SHAP calculados pelo modelo de dados sobre os dados de retenção automática. Os valores reais dos recursos para os dados de retenção automática também estão incluídos no conjunto de dados.

• Metadados de recursos: exporta um conjunto de dados com o tipo de data e o tipo de recurso para cada recurso usado para treinar o modelo.

Faça o seguinte:

1. Na guia Analisar em um experimento de ML, selecione um modelo específico ou clique em Analisar ao lado de um modelo de outra exibição.

2. Clique em Exportar dados para o catálogo acima da análise incorporada.

3. Use as caixas de seleção para selecionar ou limpar as opções conforme necessário.

4. Conforme necessário, edite os caminhos padrão do conjunto de dados, incluindo as pastas e o nome do arquivo. Separe as pastas com caracteres /.

   Para obter mais informações sobre referências de pastas, consulte Dicas para referências a pastas em caminhos.

   

5. Selecione o formato de saída dos dados.

6. Selecione um espaço onde os dados exportados serão armazenados.

7. Clique em um botão para exportar os conjuntos de dados.

Exemplos:  

• Um conjunto de dados de métricas de modelo com o seguinte nome e localização: Model Performance/MyExperiment. Isso poderia armazenar um conjunto de dados MyExperiment a uma pasta ModelPerformance em um espaço.

• Um conjunto de metadados de recursos com o seguinte nome e localização: Model Performance/Candidate Models/v01_LOGC_00_00. Isso poderia armazenar um conjunto de dados v01_LOGC_00_00 em uma estrutura de pastas Model Performance/Candidate Models em um espaço.