Загрузка отчетов об обучении модели (администраторы)

Администраторы могут загружать отчеты об обучении для развернутых моделей машинного обучения, обученных с помощью Qlik Predict. Отчеты об обучении содержат подробную информацию о процессах, использованных для обучения модели и других моделей (при наличии) в эксперименте машинного обучения. Отчеты об обучении предоставляются в формате PDF.

Пользователи без прав администратора также могут загружать отчеты об обучении из экспериментов и развертываний машинного обучения. Для получения дополнительной информации см. раздел Загрузка отчетов об обучении модели.

Отчет об обучении в эксперименте — Отчет об обучении в машинном обучении

Сценарии применения

С отчетами об обучении моделей вы можете:

Глубже изучать процессы, которые обучают ваши модели, например, для целей аудита.
Легко делиться подробностями об обучении моделей с пользователями за пределами Qlik Cloud.

Создание отчета об обучении модели

Из центра активности Администрирование

Выполните следующие действия.

В разделе Администрирование откройте Qlik Predict.
Откройте вкладку Развернутые модели.
Нажмите рядом с моделью в таблице.
Выберите Загрузить отчет об обучении.
В диалоговом окне можно, если необходимо, Включить информацию обо всех моделях в эксперименте

Если эта настройка активна, генерируется расширенный отчет, содержащий информацию обо всех моделях, обученных в ходе эксперимента.
При необходимости нажмите кнопку Просмотр, чтобы просмотреть отчет, не загружая его. В некоторых браузерах для вывода отчета может потребоваться несколько попыток.
Нажмите Загрузить. Отчет сгенерируется и будет сохранен в локальной папке «Загрузки».

Из эксперимента машинного обучения

Выполните следующие действия.

Открыть эксперимент машинного обучения.
Перейдите на вкладку Модели.
Выберите модель.
В правом верхнем углу нажмите Загрузить отчет об обучении.
В диалоговом окне при желании включите опцию Включить информацию обо всех моделях в эксперименте.

При активации эта настройка генерирует расширенный отчет, содержащий информацию обо всех моделях, обученных в эксперименте.
При необходимости нажмите Предварительный просмотр, чтобы просмотреть отчет, не загружая его. В зависимости от вашего браузера, возможно, потребуется повторить это действие несколько раз.
Нажмите Загрузить.Отчет генерируется и сохраняется в локальную папку «Загрузки».

Вы также можете сгенерировать отчет об обучении, нажав Меню «Троеточие» на модели и выбрав Загрузить отчет об обучении.

Из развертывания машинного обучения

Выполните следующие действия.

Откройте развертывание машинного обучения.
Перейдите на вкладку Развертываемые модели.
В разделе Все модели в развертывании щелкните рядом с моделью.
Выберите Загрузить отчет об обучении.
В диалоговом окне при необходимости включите Включить информацию обо всех моделях в эксперименте.

При активации этот параметр генерирует расширенный отчет, содержащий информацию обо всех моделях, обученных в эксперименте. См. раздел Полная и выборочная версии.
При необходимости щелкните Предварительный просмотр, чтобы просмотреть отчет без его загрузки. В зависимости от вашего браузера, возможно, потребуется повторить попытку несколько раз.
Нажмите Загрузить.Отчет генерируется и сохраняется в локальную папку «Загрузки».

Что входит в отчет об обучении

В отчете об обучении подробно изложена следующая информация. Некоторая информация выводится только в полной версии отчета об обучении. Для получения дополнительной информации см. раздел Полная и выборочная версии.

Кто создал эксперимент
Когда эксперименты и модель были обучены
Местоположение и название ресурсов, использованных в обучении
Сколько версий и моделей имеет эксперимент
Алгоритмы, использованные в обучении моделей
Информация об используемых тренировочных наборах данных – например, сколько данных они содержат
Обработка тренировочных данных, которая выполнялась до и во время обучения
Метрики модели для тренировочных и контрольных (отложенных) данных
Данные гиперпараметров

Полная и выборочная версии

При загрузке отчета об обучении пользователь может включить настройку Включить информацию обо всех моделях в эксперименте. Этот параметр определяет, в какой версии будет сформирован отчет: полной или выборочной.

Если выбрано Включить информацию обо всех моделях в эксперименте, генерируется полная версия отчета. Этот отчет содержит дополнительную информацию о других моделях, обученных в эксперименте.

В выборочной версии отчета содержится только информация о выбранной модели. Информация о других моделях эксперимента в отчет не добавляется.

Интерпретация терминов в отчете об обучении

При анализе отчетов об обучении предполагается, что вы понимаете упомянутые технические термины. Большинство терминов объясняются в справочной документации Qlik Predict.

В следующей таблице приведены определения содержимого отчета, а также полезные разделы справки.

Понимание терминов в отчете об обучении
Термин	Значение	Связанный контент
Пакеты	Относится к количеству пакетов моделей, обученных в эксперименте. При использовании интеллектуальной оптимизации моделей обучение моделей происходит итеративными пакетами для повышения производительности и результатов обучения. Напротив, версия эксперимента, которая не использует интеллектуальную оптимизацию моделей — то есть ручную оптимизацию — обучает модели в одном пакете.	-
Разведочный анализ данных	Относится к исследовательскому анализу данных. Это термин для автоматического набора операций обработки, которые выполняются с обучающими данными до начала обучения модели.	Настройка эксперимента
Кодирование, Кодирование влияния, Однократное кодирование	Относится к обработке, применяемой к данным характеристик, чтобы сделать их более пригодными для использования при обучении модели.	Категориальное кодирование
Конструирование признаков	Относится к многочисленным процессам, которые приводят к новым характеристикам. Это могут быть новые характеристики, которые представлены как совершенно новые сущности, а также характеристики, которые создаются посредством кодирования и обработки свободного текста.	Создание новых столбцов признаков Автоматическое создание признаков Категориальное кодирование
Пятикратная перекрестная проверка	Относится к перекрестной проверке, которая выполняется на моделях после каждой итерации обучения.	Отложенные данные и перекрестная проверка
Оптимизация	Относится к тому, использовалась ли при обучении модели интеллектуальная или ручная оптимизация.	Работа с оптимизацией модели
Коэффициент выборки	Относится к тому, какая часть обучающего набора данных использовалась для обучения модели. При использовании интеллектуальной оптимизации модели, модели иногда могут обучаться на менее чем 100% исходного набора данных, особенно для очень больших наборов данных. В отличие от этого, версия эксперимента, которая не использует интеллектуальную оптимизацию модели — то есть ручную оптимизацию — всегда использует 100% обучающего набора данных.	Создание выборки данных для обучения
Разделение	Относится к автоматическому разделению обучающего набора данных на обучающие и контрольные данные. Контрольные данные не используются для обучения модели, а вместо этого для тестирования производительности модели.	Отложенные данные и перекрестная проверка
П=Переопределение пользователем	Относится к действию пользователя по ручному изменению типа функциональности от автоматически определенного типа функциональности.	Изменение типов признаков

Разрешения и требования для загрузки отчетов об обучении

Разрешения и требования для загрузки из центра активности Администрирование.

Чтобы экспортировать отчет об обучении из центра активности Администрирование, модель должна быть развернута хотя бы в одном развертывании машинного обучения.

Требуется доступ, разрешающий просмотр контента машинного обучения. Другими словами, как администратор, вы должны иметь одно из следующих:

Роль Tenant Admin
Роль Analytics Admin
Разрешение администратора Управление экспериментами и развертываниями ML, установленное в Разрешено через User Default или пользовательскую роль безопасности

Разрешения, необходимые для загрузки экспериментов и развертываний машинного обучения

При наличии одного из следующих условий администратор может загрузить отчеты об обучении из экспериментов машинного обучения и развертываний машинного обучения:

Роль Tenant Admin
Роль Analytics Admin
Управление экспериментами и развертываниями машинного обучения разрешение администратора установлено в значение Разрешено через User Default или пользовательскую роль безопасности

Ограничения

Отчеты об обучении доступны только для экспериментов машинного обучения, созданных в конце июля 2025 года и позже.

Помогла ли вам эта страница?

Если вы обнаружили какую-либо проблему на этой странице или с ее содержанием — будь то опечатка, пропущенный шаг или техническая ошибка, сообщите нам об этом!

Оставьте свой отзыв здесь