# Criando e configurando o experimento A primeira etapa é criar e configurar o experimento. Você usará o conjunto de dados de treinamento que carregou anteriormente para treinar o modelo até que esteja pronto para ser implementado para fazer previsões. ## Criando um novo experimento Faça o seguinte: 1. Vá para a página Criar do centro de atividades do Análises e selecione Experimento de ML. 2. Insira um nome para seu experimento, por exemplo, Tutorial de desistência de clientes. 3. Opcionalmente, adicione uma descrição e tags. 4. Escolha um espaço para seu experimento. Pode ser seu espaço pessoal ou um espaço compartilhado. 5. Clique em Criar. 6. Selecione o arquivo do conjunto de dados de treinamento. Isso será um dos seguintes, dependendo se você está trabalhando com CSV ou QVD: * ML - Churn data - training.csv * ML - Churn data - training.qvd ## Revisando os dados Agora você está pronto para começar a configurar seu experimento, mas antes de começar, vamos dar uma olhada no conjunto de dados. Começamos na guia Configuração. A exibição padrão é a Exibição de esquema . Aqui podemos ver uma tabela em que cada linha representa uma coluna em seu conjunto de dados. Estatísticas e insights foram gerados na preparação automática de dados. Talvez seja necessário rolar para o lado direito do esquema para ver as Ideias. Podemos ver que AccountID foi excluído devido à alta cardinalidade. Isso significa que a coluna contém muitos valores exclusivos. O recurso Country foi excluído pelo motivo contrário: o valor é o mesmo para todas as linhas.Esses dois recursos não forneceriam nenhum valor aos modelos de aprendizado de máquina. Também podemos ver que o traço categórico Territory foi codificado por impacto. Posicione o mouse sobre os ícones de aviso the Triângulo de advertência icon e de informações the Informações icon para obter mais informações. Exibição de esquema para o conjunto de dados de treinamento no Qlik Predict Exibição de esquema para o conjunto de dados de treinamento no Qlik Predict Exibição de esquemaExibição de esquema para o conjunto de dados de treinamento no Qlik PredictQlik Predict ![Visualização de esquema em experimentos de ML com ideias sobre recursos.](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-ml-exp-view-schema.png) Clique em the Exibição de dados icon . Nessa exibição, podemos ver mais informações sobre cada coluna, incluindo dados de amostra. Exibição de dados Exibição de dados Exibição de dadosExibição de dados ![Exibição de dados na configuração do experimento.](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-ml-exp-view-data.png) ## Selecionando um alvo Queremos que nosso modelo de aprendizado de máquina preveja o cancelamento de clientes, então selecionamos Churned, a coluna final do conjunto de dados, como nosso alvo. Faça o seguinte: 1. Volte para the Exibição de esquema icon . 2. Clique no botão de opção para Churned. Uma linha na exibição de esquema é selecionada como alvo Uma linha na exibição de esquema é selecionada como alvo Uma linha na exibição de esquema é selecionada como alvo ![Linha da tabela para o alvo selecionado.](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial_target.png) No painel de configuração do experimento, expanda Configurações do experimento. Você pode ver que Churned foi selecionado como alvo. Com base em seu alvo e nos dados de recursos disponíveis, o Tipo de experimento é Classificação binária. Você também pode ver quais recursos são selecionados e excluídos automaticamente. Churned é o alvo, então não será usado como um recurso. Informações mostradas no painel de configuração Informações mostradas no painel de configuração Informações mostradas no painel de configuração ![Painel de configuração do experimento com alvo selecionado, tipo de experimento e seleção de recursos padrão.](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial-exp-configuration.png) ## Seleção de recursos e otimização de modelos Por padrão, o experimento é definido para usar otimização inteligente de modelos. Para confirmar, expanda Otimização de modelo no painel de configuração do experimento. A opção Inteligente deve ser selecionada. Confirmando a otimização inteligente de modelos no painel de configuração Confirmando a otimização inteligente de modelos no painel de configuração Confirmando a otimização inteligente de modelos no painel de configuração ![Painel de configuração do experimento com otimização inteligente de modelos ativada](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial_optimization.png) A seleção de recursos pode ser configurada manualmente na seção Recursos do painel de configuração. Com a otimização inteligente de modelos, a seleção de recursos é tratada automaticamente pela remoção de recursos inúteis. Com essa configuração ativada, podemos incluir todos os recursos disponíveis no treinamento. ## Treinando o experimento A configuração está concluída, e estamos prontos para iniciar o treinamento. Faça o seguinte: * Clique em Executar experimento. Quando a execução do experimento terminar, podemos passar para a próxima etapa, que é revisar as métricas do modelo resultante.