Deney oluşturma ve yapılandırma

İlk adım, deneyi oluşturmak ve yapılandırmaktır. Modeli tahmin yapmak üzere dağıtılmaya hazır olana kadar eğitmek için, daha önceden yüklediğiniz eğitim veri kümesini kullanacaksınız.

Yeni deney oluşturma

Aşağıdakileri yapın:

1. Analiz etkinlik merkezinin Oluştur sayfasına gidin ve ML dağıtımı'nı seçin.

2. Deneyinize bir ad verin. Örneğin, Müşteri kaybı eğitimi.

3. İsteğe bağlı olarak açıklama ve etiket ekleyebilirsiniz.

4. Deneyiniz için bir alan seçin. Kişisel alanınızı veya paylaşılan bir alanı seçebilirsiniz.

5. Oluştur'a tıklayın.

6. Eğitim veri kümesi dosyasını seçin. Bu, CSV mi QVD ile mi çalıştığınıza bağlı olarak aşağıdakilerden biri olacaktır:

   • ML - Churn data - training.qvd

   • ML - Churn data - apply.qvd

Verileri inceleme

Artık deneyinizi yapılandırmaya başlayabilirsiniz ancak bunu yapmadan önce veri kümesine göz atalım.

Veri sekmesinde başlarız. Varsayılan görünüm Şema görünümüdür. Burada, veri kümenizdeki her sütunun bir satırla temsil edildiği tabloyu görebiliriz. İstatistikler ve içgörüler, otomatik veri hazırlama sırasında oluşturuldu. İçgörüler kısmını görmek için şemanın sağ kısmına gitmeniz gerekebilir.

Yüksek nicelik nedeniyle AccountID sütunun hariç tutulduğunu görüyoruz. Bu, sütunda çok fazla benzersiz değer olduğu anlamına gelir. Country özelliği ise tam tersi bir nedenle hariç tutuldu: Tüm satırlarda aynı değer var. Bu iki özellik, makine öğrenimi modelleri için hiçbir değer taşımıyor.

Territory adlı kategorik özelliğin impact encoded olduğunu görüyoruz. Daha fazla bilgi için uyarısı ve simgelerinin üzerine gelin.

Veri görünümü'ne tıklayın. Bu görünümde, örnek veriler dahil olmak üzere her sütunla ilgili daha fazla bilgi görüntüleyebiliriz.

Hedef seçme

Makine öğrenimi modelimizin müşteri kaybını tahmin etmesini istediğimiz için hedef olarak Churned öğesini (veri kümesindeki son sütun) seçiyoruz.

Aşağıdakileri yapın:

1. Şema görünümüne geri gelin.

2. Churned öğesinin üzerine gelin ve görünen hedef simgesine tıklayın.

Deney yapılandırması panelinde şu anda Churned seçeneğinin belirlenmiş olduğunu görebiliyoruz. Ayrıca hangi özelliklerin otomatik olarak seçildiğini ve hariç tutulduğunu da görebiliriz. Churned hedeftir, bu nedenle özellik olarak kullanılmayacaktır. Ayrıca bu deneyin ikili sınıflandırma sorunu olarak ele alınacağını da görebiliriz.

Özellik seçimi ve model optimizasyonu

Varsayılan olarak deney, akıllı model optimizasyonunu kullanacak şekilde ayarlanmıştır. Onaylamak için deney yapılandırması panelinde Model optimizasyonu bölümünü genişletin. Akıllı seçeneği seçilmelidir.

Özellik seçimi, yapılandırma panelinin Özellikler bölümünde manuel olarak yapılandırılabilir. Akıllı model optimizasyonu ile özellik seçimi, işe yaramayan özelliklerin kaldırılmasıyla otomatik olarak gerçekleştirilir. Bu ayar açıkken, mevcut tüm özellikleri eğitime dahil edebiliriz.

Deneyi eğitme

Yapılandırma işlemi bitti ve eğitimi başlatmaya hazırız.

Aşağıdakileri yapın:

• Deney penceresinin sağ alt köşesindeki Deneyi çalıştır seçeneğine tıklayın.

Deneyi çalıştırma tamamlandığında sonraki adıma, sonuç olarak elde ettiğimiz model metriklerini incelemeye geçebiliriz.