# Создание прогнозных данных

После развертывания и подтверждения модели можно создавать прогнозы по новым данным. При работе с этим учебным пособием мы создадим конфигурацию прогнозирования внутри развертывания машинного обучения и используем ее для создания пакетного прогнозирования.

До этого мы использовали существующие данные клиентов для создания модели машинного обучения. Целью этого процесса является распознавание шаблонов посредством машинного обучения для их применения к новым данным.

Это также может применяться для анализа только значений SHAP в данных для обучения. Эта информация также очень полезна сама по себе.

Для получения дополнительной информации об использовании пакетного прогнозирования в Qlik Predict см. [Создание прогнозов на наборах данных](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-predictions.htm).

Первым этапом процесса является выбор набора данных, к которому будет применяться модель для создания прогнозирований. После этого настраиваются необходимые свойства для вывода и создания файлов.

Выполните следующие действия.

1. В каталоге откройте новое развертывание машинного обучения.

2. В правом нижнем углу нажмите Создать прогноз.

3. На панели Конфигурация прогнозирования справа в разделе Данные для применения щелкните Выбрать набор данных для применения.

4. Выберите файл набора данных для применения. Это может быть один из следующих файлов в зависимости от того, какой используется формат ― CSV или QVD:

   * ML - Churn data - apply.csv

   * ML - Churn data - apply.qvf

5. Сравните схемы обучения и наборы данных для применения. Так как во время обучения были исключены признаки, в наборе данных для применения будет больше полей, чем в наборе данных для обучения. Не стоит беспокоиться на этот счет. При генерации прогнозов Qlik Predict просто игнорирует поля из набора данных для применения, которые отсутствуют в обучающем наборе данных.

6. На панели Конфигурация прогнозирования нажмите Присвоить имя набору данных для прогнозирования. Введите следующее имя: ML - Prediction output. По умолчанию будет использоваться формат Parquet.

7. Выберите место и нажмите Подтвердить.

8. В разделе Параметры прогнозирования настройте дополнительные наборы данных, которые требуется создать с помощью данного прогнозирования. В этом случае подтвердите, что Coordinate SHAP ― единственный выбранный вариант. Разрешите использование AccountID в качестве столбца индекса.

   ![Меню «Конфигурация прогнозирования» и схемы наборов данных при создании прогнозирований.](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial_batch-prediction.png)

Или щелкните значок the Стрелка вниз icon рядом с кнопкой Сохранить и закрыть. Выберите Сохранить и создать прогноз сейчас.

Процесс можно контролировать на экране Прогнозирования по набору данных. Можно проверить вывод в каталоге, щелкнув Открыть во всплывающем окне.

По завершении процесса прогнозирования можно приступать к сборке приложения с новыми наборами данных. Перейдите к следующему разделу.