# Работа с признаками произвольного текста в прогнозированиях

В этом разделе справки описываются требования для выполнения прогнозирований с использованием развертывания ML, которое было обучено с использованием признаков произвольного текста.

## Требования

Когда выполняется развертывание модели, обученной с использованием признака произвольного текста, полученное развертывание модели обучения может создавать прогнозирования, если выполняются следующие требования к набору данных для применения:

* Имена столбцов признаков совпадают в наборе данных для обучения и в наборе данных для применения

* Столбец в наборе данных для применения, соответствующий признаку произвольного текста в данных для обучения, содержит строковые данные

Примечание к предупреждениюЕсли перечисленные выше требования выполнены, прогнозирование выполняется успешно. Другими словами, прогнозирование выполняется успешно, даже если соответствующий столбец в наборе данных для применения фактически не содержит произвольного текста. Прогнозирование, созданное в такой ситуации, рассматривается как ненадежное. Всегда следите, чтобы столбец в наборе данных для применения, соответствующий признаку произвольного текста в данных для обучения, содержал произвольный текст.

## Подробнее

* [Автоматическое создание признаков](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/automatic-feature-engineering.htm)
* [Обработка данных произвольного текста](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/free-text-handling.htm)