Exportera data för modellutbildning

Du kan exportera modellanalysdata på flikarna Jämför och Analysera i ett experiment. Om du exporterar data exporteras den till Qlik Cloud-plattformen i det dedikerade utrymmet, där du kan fortsätta att analysera den i Qlik Sense-appar.

När data har exporterats kan du importera dem till Qlik Sense-appar på följande sätt:

• Ladda datauppsättningarna i appar med hjälp av gränssnitten Datahanteraren och Datakatalog.

• Använd Skriptredigeraren i appen för att ladda data med hjälp av skript.

• Skapa skript och dataflöden för att ytterligare transformera och lagra data till nya filer som kan laddas i Qlik Sense-appar.

Tillgängliga format

Modellens träningsdata kan exporteras i följande format:

• Parquet (standard)

• CSV

• QVD

Exportera analysdata för hela experimentet

Följande är tillgängliga:

• Mätvärden för modell: exporterar resultatmått för alla modeller som tränats i experimentet. Mätvärden för prestanda genereras genom att testa de tränade modellerna mot data från automatiska undantagna data. Datauppsättningen innehåller också mätvärden för prestanda som genererats genom att testa de tränade modellerna mot själva träningsdata.

• Hyperparametrar: exporterar data för de hyperparametrar som användes vid träning av modellen.

Gör följande:

1. Öppna fliken Jämför i ett ML-experiment.

2. Klicka på Exportera data till katalog ovanför den inbäddade analysen.

3. Använd kryssrutorna för att välja eller radera alternativ efter behov.

4. Vid behov kan du redigera standarddatasökvägarna, inklusive mappar och filnamn. Separera mappar med /-tecken.

   Se Tips för mappreferenser i sökvägar för mer information om mappreferenser.

   

5. Välj utdataformat för data.

6. Välj ett utrymme där exporterade data ska lagras.

7. Klicka på knappen för att exportera datauppsättningarna.

Exportera analysdata för en enskild modell

Följande är tillgängliga:

• Data för förutsägelse: exporterar förutsägelsedata för de förutsägelser som modellen har skapat på automatiskt undantagna data. För klassificeringsmodeller inkluderas sannolikheter för varje klass.

• SHAP och testdata: exporterar SHAP-data som beräknats av modellen på automatiska hållfasthetsdata. De verkliga funktionsvärdena för automatiskt undantagna data inkluderas också i datauppsättningen.

• Metadata för funktioner: exporterar en datauppsättning med datatyp och funktionstyp för varje funktion som används för att träna modellen.

Gör följande:

1. På fliken Analysera i ett ML-experiment väljer du en specifik modell eller klickar på Analysera bredvid en modell från en annan vy.

2. Klicka på Exportera data till katalog ovanför den inbäddade analysen.

3. Använd kryssrutorna för att välja eller radera alternativ efter behov.

4. Vid behov kan du redigera standarddatasökvägarna, inklusive mappar och filnamn. Separera mappar med /-tecken.

   Se Tips för mappreferenser i sökvägar för mer information om mappreferenser.

   

5. Välj utdataformat för data.

6. Välj ett utrymme där exporterade data ska lagras.

7. Klicka på knappen för att exportera datauppsättningarna.

Exempel:  

• En datauppsättning med modellmätvärden med följande namn och plats: Model Performance/MyExperiment. Detta kan lagra en datauppsättning MyExperiment i en mapp ModelPerformance inom ett utrymme.

• En datauppsättning med funktionsmetadata med följande namn och plats: Model Performance/Candidate Models/v01_LOGC_00_00. Detta kan lagra en datauppsättning v01_LOGC_00_00 i en mappstruktur Model Performance/Candidate Models i ett utrymme.