Экспорт данных для обучения модели

На вкладках Сравнение и Анализ можно экспортировать данные, используемые при подробном анализе модели в ходе эксперимента. Данные экспортируются на платформу Qlik Cloud в выделенное пространство, где можно продолжить их анализ в приложениях Qlik Sense.

Экспортированные данные можно затем импортировать в приложения Qlik Sense следующими способами:

• Загрузите наборы данных в приложения с помощью интерфейсов Диспетчер данных и Каталог данных.

• Используйте Редактор загрузки данных в приложении для загрузки данных с помощью скриптов.

• Создайте скрипты для дальнейшего преобразования и сохранения данных в новые файлы, которые можно загрузить в приложения Qlik Sense.

Доступные форматы

Данные для обучения модели можно экспортировать в следующих форматах:

• Parquet (по умолчанию)

• CSV

• QVD

Экспорт данных анализа для всего эксперимента

Доступны следующие данные:

• Метрики модели: экспортируются метрики производительности для всех моделей, обученных в ходе эксперимента. Метрики производительности создаются путем тестирования обученных моделей на основе автоматически отложенных данных. Набор данных также включает метрики производительности, созданные в результате тестирования обученных моделей на основе данных, которые использовались для обучения.

• Гиперпараметры: экспортируются данные для гиперпараметров, которые использовались при обучении модели.

Выполните следующие действия.

1. Откройте вкладку Сравнение в эксперименте машинного обучения.

2. Щелкните Экспорт данных в каталог над встроенным анализом.

3. С помощью флажков выбирайте или сбрасывайте параметры, чтобы получить необходимую конфигурацию.

4. В раскрывающемся меню выберите выходной формат для данных.

5. Выберите пространство, где будут храниться экспортированные данные.

6. Нажмите кнопку, чтобы экспортировать наборы данных.

Экспорт данных анализа для отдельной модели

Доступны следующие данные:

• Данные прогнозирования: экспортируются данные прогнозирования для прогнозов, созданных моделью на основе автоматически отложенных данных. В моделях классификации учитываются вероятности для каждого класса.

• SHAP и тестовые данные: экспортируются данные SHAP, рассчитанные моделью на основе автоматически отложенных данных. Фактические значения признаков для автоматически отложенных данных также включены в набор данных.

• Метаданные признака: экспортируется набор данных, который содержит тип даты и тип признака для каждого признака, используемого для обучения модели.

Выполните следующие действия.

1. На вкладке Анализ в эксперименте машинного обучения выберите конкретную модель или нажмите кнопку Анализировать рядом с моделью в другом виде.

2. Щелкните Экспорт данных в каталог над встроенным анализом.

3. С помощью флажков выбирайте или сбрасывайте параметры, чтобы получить необходимую конфигурацию.

4. В раскрывающемся меню выберите выходной формат для данных.

5. Выберите пространство, где будут храниться экспортированные данные.

6. Нажмите кнопку, чтобы экспортировать наборы данных.