Eğitim verileriniz hakkındaki içgörüleri görüntüleme
Eğitim verilerinizi ekledikçe ve eğitimin sürümlerini çalıştırdıkça, verilerinizin nasıl işlendiğine ilişkin içgörülere erişebilirsiniz. İçgörüler, denemenizdeki hedef ve özellikler hakkında, bırakılan, kullanılamayan veya özel işlemeyle kodlanacak özellikler gibi bilgiler sağlar.
İçgörüler sütunu, Yapılandırma/Eğitim verileri sekmesindeyken 
Şema görünümü içinde bulunur. Kısaltılmış içgörüler 
Veri görünümü alanında da mevcuttur. İçgörüler, deneme kapsamında eğitilen her model için ayrı ayrı oluşturulur.
Şema görünümü içindeki İçgörüler sütunu
İçgörüler şu durumlarda oluşturulur:
-
Eğitim verilerini ekledikten veya değiştirdikten sonra, ancak henüz herhangi bir deneme sürümü çalıştırmadığınızda.
-
Her deneme sürümü çalıştırıldıktan sonra. Eğitilen her model için ayrı bir içgörü kümesi oluşturulur.
İçgörüler, bir sürüm çalıştırılmadan önce ve çalıştırıldıktan sonra farklı olabilir. Bunun nedeni, eğitim başladığında Qlik Predict bileşeninin verilerinizi önceden işleyebilmesi ve verilerle ilgili sorunları daha ayrıntılı bir şekilde teşhis edebilmesidir. Daha fazla bilgi için bkz. Otomatik veri hazırlama ve dönüştürme.
Eğitimden önce içgörüleri görüntüleme
Denemenin bir sürümünü çalıştırmadan önce, mevcut eğitim verilerinin nasıl yorumlandığını görmek için İçgörüler öğesini analiz edebilirsiniz. Bu içgörüler, sürümü çalıştırdıktan sonra değişebilir.
Aşağıdakileri yapın:
-
Bir denemede, deneme sürümü için kullanmak istediğiniz eğitim verilerini eklediğinizden emin olun.
-
Yapılandırma/Eğitim verileri sekmesini açın.
-
Şema görünümü içinde olduğunuzdan emin olun.
-
İçgörüler sütununu analiz edin. Araç ipuçları, içgörülerin arkasındaki ek bağlamı sağlar. Her bir içgörünün ne anlama geldiğine dair daha fazla açıklama için bkz. Veri kümesi içgörülerini yorumlama.
Bir modelin içgörülerini görüntüleme
Bir deneme sürümü için modellerin eğitimi tamamlandıktan sonra bir model seçin ve verilerin nasıl işlendiğini inceleyin.
Aşağıdakileri yapın:
-
Bir deneme sürümü çalıştırın ve ardından Yapılandırma/Eğitim verileri sekmesini açın.
-
Araç çubuğundaki açılır listeden bir model seçin.
-
Şema görünümü içinde olduğunuzdan emin olun.
-
İçgörüler sütununu analiz edin. Araç ipuçları, içgörülerin arkasındaki ek bağlamı sağlar. Her bir içgörünün ne anlama geldiğine dair daha fazla açıklama için bkz. Veri kümesi içgörülerini yorumlama.
Veri kümesi içgörülerini yorumlama
Aşağıdaki tablolar, şemada görüntülenebilecek olası içgörüler hakkında daha fazla ayrıntı sağlar.
Genel içgörüler
| İçgörü | Anlamı | Yapılandırma üzerindeki etkisi | İçgörünün belirlendiği zaman | Ek referanslar |
|---|---|---|---|---|
| Constant | Sütun tüm satırlar için aynı değere sahiptir. | Sütun, hedef veya dahil edilen özellik olarak kullanılamaz. | Sürüm çalıştırılmadan önce ve çalıştırıldıktan sonra | Kardinalite |
| One-hot encoded | Özellik türü kategoriktir ve sütun 14'ten az benzersiz değere sahiptir. | Yapılandırma üzerinde etkisi yoktur. | Sürüm çalıştırılmadan önce ve çalıştırıldıktan sonra | Kategorik kodlama |
| Impact encoded | Özellik türü kategoriktir ve sütun 14 veya daha fazla benzersiz değere sahiptir. | Yapılandırma üzerinde etkisi yoktur. | Sürüm çalıştırılmadan önce ve çalıştırıldıktan sonra | Kategorik kodlama |
| High cardinality | Sütun çok fazla benzersiz değere sahiptir ve özellik olarak kullanılırsa model performansını olumsuz etkileyebilir. | Sütun hedef olarak kullanılamaz. Özellik olarak otomatik olarak hariç tutulacaktır ancak gerekirse yine de dahil edilebilir. | Sürüm çalıştırılmadan önce ve çalıştırıldıktan sonra | Kardinalite |
| Sparse data | Sütunda çok fazla null değer var. | Sütun, hedef veya dahil edilen özellik olarak kullanılamaz. | Sürüm çalıştırılmadan önce ve çalıştırıldıktan sonra | Geçersiz değerlere değer atanması |
| Underrepresented class | Sütunda 10'dan az satıra sahip bir sınıf var. | Sütun hedef olarak kullanılamaz ancak özellik olarak dahil edilebilir. | Sürüm çalıştırılmadan önce ve çalıştırıldıktan sonra | - |
| Feature transform failed | Bir özelliğin özellik türü, varsayılan türünden manuel olarak değiştirildi. Bu yapılandırmayla bir hata oluştu. | Deneme sürümü bu özellik dönüştürmeyle başarılı bir şekilde çalıştırılamaz. Özelliğin özellik türünü önceki değerine geri döndürün veya özelliği eğitimden hariç tutun. | Sürüm çalıştırıldıktan sonra | Özellik türlerini değiştirme |
Otomatik özellik mühendisliği içgörüleri
| İçgörü | Anlamı | Yapılandırma üzerindeki etkisi | İçgörünün belirlendiği zaman | Ek referanslar |
|---|---|---|---|---|
| <number of> auto-engineered features | Sütun, otomatik mühendislikle oluşturulmuş özellikler oluşturmak için kullanılabilecek ana özelliktir. | Bu ana özellik bir tarih özelliği olarak yorumlanırsa yapılandırmadan otomatik olarak kaldırılır. Bunun yerine, ondan oluşturulabilecek otomatik mühendislikle oluşturulmuş tarih özelliklerini kullanmanız önerilir. Bu ayarı geçersiz kılmak ve otomatik mühendislikle oluşturulmuş özellikler yerine bu özelliği dahil etmek mümkündür. | Sürüm çalıştırılmadan önce ve çalıştırıldıktan sonra | Otomatik özellik mühendisliği |
| Auto-engineered feature | Sütun, bir ana tarih özelliğinden oluşturulabilen veya oluşturulmuş olan, otomatik mühendislikle oluşturulmuş bir özelliktir. Orijinal veri kümesinde görünmüyordu. | Deneme eğitimi sırasında bu otomatik mühendislikle oluşturulmuş özelliklerden birini veya birkaçını kaldırabilirsiniz. Ana özelliğin özellik türünü kategorik olarak değiştirirseniz tüm otomatik mühendislikle oluşturulmuş özellikler kaldırılır. | Sürüm çalıştırılmadan önce ve çalıştırıldıktan sonra | Otomatik özellik mühendisliği |
| Could not process as date | Sütun muhtemelen tarih ve saat bilgilerini içeriyor ancak otomatik mühendislikle oluşturulmuş tarih özellikleri oluşturmak için kullanılamadı. | Özellik yapılandırmadan bırakılır. Daha önce bu ana özellikten otomatik mühendislikle oluşturulmuş özellikler oluşturulduysa bunlar gelecekteki deneme sürümlerinden kaldırılır. Özelliği denemede yine de kullanabilirsiniz ancak özellik türünü kategorik olarak değiştirmeniz gerekir. | Sürüm çalıştırıldıktan sonra | Otomatik özellik mühendisliği |
| Possible free text | Sütun muhtemelen serbest metin özelliği olarak kullanılabilir. | Sütuna serbest metin özellik türü atanır. Özelliğin serbest metin olarak işlenip işlenemeyeceğini onaylamak için bir deneme sürümü çalıştırmalısınız. | Sürüm çalıştırılmadan önce | Otomatik özellik mühendisliği |
| Free text | Sütunun serbest metin içerdiği onaylandı. Serbest metin olarak işlenebilir. | Özellik için ek yapılandırma gerekmez. | Sürüm çalıştırıldıktan sonra | Otomatik özellik mühendisliği |
| Could not process as free text | Daha ayrıntılı analiz yapıldığında, sütun serbest metin olarak işlenemez. | Bir sonraki deneme sürümü için özelliği yapılandırmadan kaldırmanız gerekir. Özellik yüksek kardinaliteye sahip değilse alternatif olarak özellik türünü kategorik olarak değiştirebilirsiniz. | Sürüm çalıştırıldıktan sonra | Otomatik özellik mühendisliği |
Akıllı model optimizasyonu içgörüleri
| İçgörü | Anlamı | Yapılandırma üzerindeki etkisi | İçgörünün belirlendiği zaman | Ek referanslar |
|---|---|---|---|---|
| Target leakage | Özelliğin hedef sızıntısından etkilendiğinden şüpheleniliyor. Durum buysa tahmin etmeye çalıştığınız hedef sütun hakkında bilgiler içerir. Hedef sızıntısı olan özellikler, model performansı hakkında size yanlış bir güvence hissi verebilir. Gerçek dünyadaki tahminlerde, modelin çok düşük performans göstermesine neden olurlar. | Özellik, modeli eğitmek için kullanılmadı. | Sürüm çalıştırıldıktan sonra | Veri sızıntısı |
| Low permutation importance | Özelliğin model tahminleri üzerinde çok az etkisi vardır veya hiç etkisi yoktur. Bu özelliklerin kaldırılması, istatistiksel gürültüyü azaltarak model performansını artırır. | Özellik, modeli eğitmek için kullanılmadı. | Sürüm çalıştırıldıktan sonra | Permütasyon önemini anlama |
| Highly correlated | Özellik, denemedeki bir veya daha fazla diğer özellikle yüksek derecede korelasyonludur. Birbiriyle yüksek derecede korelasyonlu özelliklere sahip olmak model performansını düşürür. | Özellik, modeli eğitmek için kullanılmadı. Yüksek derecede korelasyonlu olduğu özellik, yüksek korelasyon nedeniyle bırakılmamıştır ancak düşük permütasyon önemi gibi başka bir nedenle bırakılmış olabilir. | Sürüm çalıştırıldıktan sonra | Korelasyon |
Zaman serisi tahmini içgörüleri
| İçgörü | Anlamı | Yapılandırma üzerindeki etkisi | İçgörünün belirlendiği zaman | Ek referanslar |
|---|---|---|---|---|
| Possible date index | Özellik, zaman serisi denemesi için bir tarih dizini olarak kullanılabilir. |
Zaman serisi tarih dizini olarak kullanılırsa sütundaki veriler, geleceğe yönelik ne kadar süreyle tahmin yapabileceğiniz gibi zaman serisi yapılandırmasının yönlerini etkileyebilir. Tarih dizinindeki değerlerin, sabit bir zaman aralığında her satırda veya benzersiz grup değerinde artması gerekir. |
Sürüm çalıştırılmadan önce |
Yanlılık algılama içgörüleri
| İçgörü | Anlamı | Yapılandırma üzerindeki etkisi | İçgörünün belirlendiği zaman | Ek referanslar |
|---|---|---|---|---|
| Data bias detected | Hedef sütundaki değerlere göre, bazı gruplar (değerler) diğerlerine kıyasla yetersiz temsil edilmektedir. | Sonraki adımları belirlemek için yanlılık algılama sonuçlarını analiz edin; bunlar arasında özelliğin bırakılması, veri kümesinin değiştirilmesi veya gözden geçirilmiş bir çerçeveyle yeni bir deneme oluşturulması yer alabilir. | Sürüm çalıştırıldıktan sonra | Makine öğrenimi modellerinde yanlılığı tespit etme |
| Representation bias detected | Eğitilen modelin tahminler oluşturmak için özellikten gelen verileri kullanma biçiminde yanlılık algılandı. | Sonraki adımları belirlemek için yanlılık algılama sonuçlarını analiz edin; bunlar arasında özelliğin bırakılması, veri kümesinin değiştirilmesi veya gözden geçirilmiş bir çerçeveyle yeni bir deneme oluşturulması yer alabilir. | Sürüm çalıştırıldıktan sonra | Makine öğrenimi modellerinde yanlılığı tespit etme |