Работа с оптимизацией модели

Можно настраивать модели для обучения с использованием доступных функций оптимизации или вручную.

Интеллектуальная оптимизация модели

По умолчанию Qlik Predict использует для автоматического уточнения моделей технологию интеллектуальной оптимизации, основанную на итерационном выборе признаков и применении расширенных преобразований. Чтобы обеспечить более полный контроль процесса обучения, эту функцию можно отключить для каждой версии эксперимента.

Для получения дополнительной информации см. раздел Интеллектуальная оптимизация модели.

Оптимизация гиперпараметров

Выполняйте тонкую настройку моделей, используя расширенные функции машинного обучения.

Для получения дополнительной информации см. раздел Оптимизация гиперпараметров.

Создание моделей с учетом времени

В моделях классификации и регрессии можно использовать обучение на основе времени, если обучающие данные зависят от информации о дате или времени.

Для получения дополнительной информации см. раздел Создание моделей с учетом времени.