# Обзор моделей временных рядов После завершения первой версии обучения модели проанализируйте полученные метрики моделей и рекомендованные модели. При запуске версии эксперимента вы перейдете на вкладку Модели, где сможете начать анализ полученных метрик моделей. Вы можете перейти к представлениям Просмотр схемы и Просмотр данных, вернувшись на вкладку Данные обучения. Более детальный анализ можно выполнить на вкладках Сравнить и Анализ. Примечание к информацииQlik Predict постоянно совершенствует процессы обучения моделей. Поэтому вы можете заметить, что метрики моделей и другие сведения, показанные на изображениях на этой странице, не совпадают с вашими результатами при выполнении этих упражнений. Вкладка Модели в эксперименте с временными рядами. Вкладка Модели в эксперименте с временными рядами. Вкладка МоделиМодели в эксперименте с временными рядами. ![Вкладка «Модели» в эксперименте, на которой показаны сведения об обученных моделях временных рядов](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ml-time-series-tutorial-models-tab.png) ## Анализ таблицы Метрики моделей Сейчас вы находитесь на вкладке Модели. В разделе Метрики моделей рекомендованные модели выделены на основе общих требований к качеству. Лучшая модель the Кубок icon была выбрана автоматически для анализа. На основе моделей, обученных в ходе эксперимента, предоставляются три рекомендации. Одна и та же модель может быть представлена более чем в одной рекомендации. Рекомендации: * the Лучшая модель icon: модель, обеспечивающая наилучший баланс между высокими показателями точности и скоростью прогнозирования. * the Самая точная icon : модель с самыми высокими показателями сбалансированной и необработанной точности. * the Самая быстрая модель icon: модель с самой высокой скоростью прогнозирования в дополнение к высоким показателям точности. Важно выбрать модель, которая лучше всего подходит для вашего сценария использования. В большинстве случаев наиболее предпочтительным вариантом является Лучшая модель. Однако для вашего сценария прогнозирования могут потребоваться определенная скорость прогнозирования или конкретные метрики точности. Для получения подробного обзора того, как определяются лучшие типы моделей, см. [Выбор оптимальной модели](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/best-models.htm). Таблица Метрики моделей, в которой представлены оценки и рекомендованные модели. Таблица Метрики моделей, в которой представлены оценки и рекомендованные модели. Таблица Метрики моделейМетрики моделей, в которой представлены оценки и рекомендованные модели. ![Таблица метрик моделей, в которой представлены оценки и рекомендованные модели](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ml_time-series-tutorial-models-tab-metrics-table.png) ## Анализ раздела Сводка обучения моделей Обратите внимание на раздел Сводка обучения моделей в правой части интерфейса. Для экспериментов с временными рядами в сводке обучения моделей приводятся сведения о созданной конфигурации временных рядов. В частности, теперь подтверждено максимальное окно прогнозирования, которое больше не является оценочным значением. Раздел Сводка обучения моделей, в котором показаны сведения о настроенной задаче временных рядов. Раздел Сводка обучения моделей, в котором показаны сведения о настроенной задаче временных рядов. Раздел Сводка обучения моделейСводка обучения моделей, в котором показаны сведения о настроенной задаче временных рядов. ![Раздел конфигурации временных рядов в сводке обучения моделей](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ml-time-series-tutorial-models-tab-time-series-info.png) ## Анализ диаграммы Ошибка прогнозирования в окне прогноза Диаграмма Ошибка прогнозирования в окне прогноза — это автоматически созданная визуализация, которая позволяет быстро оценить частоту, с которой выбранная модель прогнозирует неверные значения. Можно просмотреть ошибку для 10-го, 50-го и 90-го процентилей. Диаграмма Ошибка прогнозирования в окне прогноза для выбранной модели. Диаграмма Ошибка прогнозирования в окне прогноза для выбранной модели. Диаграмма Ошибка прогнозирования в окне прогнозаОшибка прогнозирования в окне прогноза для выбранной модели. ![Диаграмма ошибок прогнозирования временных рядов для выбранной модели](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ml_time-series-tutorial-models-tab-errors.png) ## Вкладки Сравнить и Анализ На вкладках Сравнить и Анализ можно использовать встроенную аналитику для более детального анализа и оценки метрик моделей. Вкладка Анализ позволяет детально оценить модель. Можно просматривать прогнозы для каждой группы по отдельности. На этой вкладке отображаются прогнозируемые значения в сравнении с фактическими для тестового набора по группам. Вкладка Анализ в эксперименте с временными рядами, на которой показаны фактические значения в сравнении с прогнозируемыми для одного значения в группе 1. Вкладка Анализ в эксперименте с временными рядами, на которой показаны фактические значения в сравнении с прогнозируемыми для одного значения в группе 1. Вкладка АнализАнализ в эксперименте с временными рядами, на которой показаны фактические значения в сравнении с прогнозируемыми для одного значения в группе 1. ![Вкладка «Анализ» в эксперименте, на которой показаны фактические значения в сравнении с прогнозируемыми для одного значения в группе 1.](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ml_time-series-tutorial-analyze-tab_single-group.png) Для получения дополнительной информации см.: * [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) ## Дальнейшие действия В этом руководстве вы перейдете к развертыванию модели the Лучшая модель icon, определенной в версии v1 обучения. Перейдите к следующему разделу, посвященному развертыванию модели временных рядов.