# Автоматическое создание признаков

Благодаря функции автоматического создания признаков Qlik Predict может создавать новые признаки, используя существующие признаки в тренировочных данных. Такие новые автоматически созданные признаки позволяют выявлять новые шаблоны в данных и могут значительно улучшить производительность моделей машинного обучения. Qlik Predict поддерживает проектирование характеристик даты и проектирование характеристик свободного текста.

## Фон

Создание признаков — это процесс создания новых столбцов признаков на основе существующих. Qlik Predict может автоматически создавать признаки для улучшенной обработки определенных типов данных. Для получения общих сведений о создании признаков см. раздел [Создание новых столбцов признаков](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/feature-engineering.htm).

## Определение возможности автоматического проектирования характеристик

После выбора набора данных для использования в эксперименте выполняется анализ этого набора, и содержащиеся в нем столбцы идентифицируются как содержащие те или иные типы данных. Эти типы данных позволяют Qlik Predict назначить тип признака каждому столбцу в наборе данных. Каждому столбцу присваивается один из следующих типов признака:

* Категориальный

* Числовой

* Дата

* Произвольный текст

Когда возможно, Qlik Predict отображает список признаков, которые можно автоматически создать на основе удовлетворяющих критериям родительских признаков. Этот список автоматически созданных признаков дополнительно уточняется и сокращается после начала предварительной обработки. Включение автоматически созданных признаков в эксперимент рекомендуется, но не является обязательным. Можно удалять отдельные автоматически созданные признаки перед началом обучения и при настройке конфигурации каждой новой версии эксперимента.

Для получения дополнительной информации о процессах, завершенных до начала обучения эксперимента, см. раздел [Автоматическая подготовка и преобразование данных](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/preprocessing-steps.htm).

## Создание признаков даты

Когда в обучающих данных обнаруживаются столбцы даты и времени, из этих столбцов могут быть автоматически созданы новые характеристики даты. Для получения дополнительной информации см. раздел [Проектирование характеристик дат](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/date-feature-engineering.htm).

## Обработка свободного текста

Специальная обработка данных свободного текста поддерживается при обучении моделей. Для получения дополнительной информации см. раздел [Обработка данных произвольного текста](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/free-text-handling.htm).

## Подробнее

* [Автоматическая подготовка и преобразование данных](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/preprocessing-steps.htm)

* [Настройка экспериментов](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/configuring-experiments.htm)