# Экспорт данных для обучения модели На вкладках Сравнение и Анализ можно экспортировать данные анализа 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 и потоки данных 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 варианты. * 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. Отметьте нужные параметры. 4. При необходимости измените пути к набору данных по умолчанию, включая папки и имя файла. Для разделения папок используйте символы /. Для получения дополнительной информации о ссылках на папки см. [Советы по использованию ссылок на папки в путях](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/export-model-data.htm#Tips). Во вкладке Сравнение окна экспорта показаны пути к файлам, включая папки. Во вкладке Сравнение окна экспорта показаны пути к файлам, включая папки. Во вкладке СравнениеСравнение окна экспорта показаны пути к файлам, включая папки. ![Диалог из вкладки «Сравнение» для экспорта наборов данных в эксперименте машинного обучения.](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-export-exp-data-folder.png) 5. Выберите формат вывода данных. 6. Выберите пространство, где будут храниться экспортированные данные. 7. Нажмите кнопку, чтобы экспортировать наборы данных. ## Экспорт данных анализа для отдельной модели Доступны следующие варианты. * 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. Отметьте нужные параметры. 4. При необходимости измените пути к набору данных по умолчанию, включая папки и имя файла. Для разделения папок используйте символы /. Для получения дополнительной информации о ссылках на папки см. [Советы по использованию ссылок на папки в путях](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/export-model-data.htm#Tips). Во вкладке Анализ окна экспорта показаны пути к файлам, включая папки. Во вкладке Анализ окна экспорта показаны пути к файлам, включая папки. Во вкладке АнализАнализ окна экспорта показаны пути к файлам, включая папки. ![Диалог из вкладки «Анализ» для экспорта наборов данных в эксперименте машинного обучения.](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-export-exp-model-data-folder.png) 5. Выберите формат вывода данных. 6. Выберите пространство, где будут храниться экспортированные данные. 7. Нажмите кнопку, чтобы экспортировать наборы данных. ## Советы по использованию ссылок на папки в путях * Если папки, указанные в пути, еще не существуют, они будут автоматически созданы в пространстве при генерации наборов данных. * Папки не создаются, если они содержат недопустимый синтаксис. Для получения дополнительной информации см. [Правила правильного указания путей к папкам пространства](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/manage-data-files-spaces.htm#PathRules). * Структура папок, указанная в каждом наборе данных, будет вложена в пространство, которое было указано в поле Пространство. Полный путь к набору данных будет включать пространство, например, при обращении к набору данных в скриптах загрузки. Для получения дополнительной информации см. разделы [Структуры папок в пространствах](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/manage-data-files-spaces.htm#SpaceFolderStructure) и [Ссылка на структуру папок в пространстве при разработке приложений и скриптов](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/manage-data-files-spaces.htm#FolderStructureRefExamples). Примеры: * Набор данных метрики модели со следующим именем и местоположением: Model Performance/MyExperiment. В этом случае набор данных MyExperiment сохраняется в папке ModelPerformance пространства. * Набор данных для метаданных признака со следующим именем и местоположением: Model Performance/Candidate Models/v01\_LOGC\_00\_00. В этом случае набор данных v01\_LOGC\_00\_00 сохраняется в структуре папок Model Performance/Candidate Models пространства. ## Работа с происхождением и анализом воздействия Инструменты анализа происхождений и влияния в Qlik Cloud позволяют анализировать: * Какие наборы данных были экспортированы из эксперимента машинного обучения. [Анализ происхождения для контента машинного обучения](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Catalog/lineage.htm#MLLineage) * Где эти наборы данных использовались в другом аналитическом материале. [Анализ воздействия для контента машинного обучения](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Catalog/impact-analysis2.htm#MLImpact) ## Подробнее * [Сравнение моделей](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-compare.htm) * [Выполнение подробного анализа модели](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/analyze-models-detailed.htm)