# Deneyi oluşturma ve yapılandırma

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

## Yeni bir deney oluşturma

Aşağıdakileri yapın:

1. Analiz etkinlik merkezinin Oluştur sayfasına gidin ve ML deneyi'ni seçin.

2. Deneyiniz için bir ad girin, örneğin Müşteri kaybı öğreticisi.

3. İsteğe bağlı olarak bir açıklama ve etiketler ekleyin.

4. Deneyiniz için bir alan seçin. Bu, kişisel alanınız veya paylaşılan bir alan olabilir.

5. Oluştur'a tıklayın.

6. Eğitim veri kümesi dosyasını seçin. CSV veya QVD ile çalışmanıza bağlı olarak bu, aşağıdakilerden biri olacaktır:

   * ML - Churn data - training.csv

   * ML - Churn data - training.qvd

## Verileri gözden geçirme

Artık deneyinizi yapılandırmaya başlamak için hazırsınız, ancak başlamadan önce veri kümesine bir göz atalım.

Yapılandırma sekmesinden başlıyoruz. Varsayılan görünüm the Şema görünümü icon 'dür. Burada, her satırın veri kümenizdeki bir sütunu temsil ettiği bir tablo görebiliriz. Otomatik veri hazırlığı sırasında istatistikler ve içgörüler oluşturulmuştur. İçgörüler'i görmek için şemanın sağ tarafına kaydırmanız gerekebilir.

AccountID öğesinin yüksek kardinalite nedeniyle hariç tutulduğunu görebiliriz. Bu, sütunun çok fazla benzersiz değer içerdiği anlamına gelir. Country özelliği ise tam tersi bir nedenden dolayı hariç tutulmuştur: değer tüm satırlar için aynıdır. Bu iki özellik, makine öğrenimi modellerine herhangi bir değer sağlamayacaktır.

Ayrıca kategorik Territory özelliğinin etki kodlamasına (impact encoded) tabi tutulduğunu da görebiliriz. Daha fazla bilgi için uyarı the Uyarı üçgeni icon ve bilgi the Bilgi icon simgelerinin üzerine gelin.

Qlik Predict içindeki eğitim veri kümesi için Şema görünümü

Qlik Predict içindeki eğitim veri kümesi için Şema görünümü

Qlik PredictQlik Predict içindeki eğitim veri kümesi için Şema görünümüŞema görünümü ![Özellikler hakkında içgörüler içeren ML deneyindeki şema görünümü.](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-ml-exp-view-schema.png)

the Veri görünümü icon 'ne tıklayın. Bu görünümde, örnek veriler de dahil olmak üzere her sütun hakkında daha fazla bilgi görebiliriz.

Veri görünümü

Veri görünümü

Veri görünümüVeri görünümü ![Deney yapılandırmasında veri görünümü.](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui-ml-exp-view-data.png)

## Bir hedef seçme

Makine öğrenimi modelimizin müşteri kaybını tahmin etmesini istiyoruz, bu nedenle veri kümesindeki son sütun olan Churned öğesini hedefimiz olarak seçiyoruz.

Aşağıdakileri yapın:

1. the Şema görünümü icon 'ne geri dönün.

2. Churned için radyo düğmesine tıklayın.

Şema görünümünde bir satır hedef olarak seçilir

Şema görünümünde bir satır hedef olarak seçilir

Şema görünümünde bir satır hedef olarak seçilir ![Seçilen hedef için tablo satırı.](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial_target.png)

Deney yapılandırma panelinde Deney ayarları'nı genişletin. Churned öğesinin hedef olarak seçildiğini görebilirsiniz. Hedefinize ve mevcut özellik verilerine bağlı olarak Deney türü, İkili sınıflandırma'dır.

Ayrıca hangi özelliklerin otomatik olarak seçildiğini ve hariç tutulduğunu da görebilirsiniz. Churned hedef olduğundan bir özellik olarak kullanılmayacaktır.

Yapılandırma panelinde gösterilen bilgiler

Yapılandırma panelinde gösterilen bilgiler

Yapılandırma panelinde gösterilen bilgiler ![Seçilen hedef, deney türü ve varsayılan özellik seçimi ile deney yapılandırma paneli](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial-exp-configuration.png)

## Özellik seçimi ve model optimizasyonu

Varsayılan olarak deney, akıllı model optimizasyonunu kullanacak şekilde ayarlanmıştır. Onaylamak için deney yapılandırma panelinde Model optimizasyonu'nu genişletin. Akıllı seçeneği seçili olmalıdır.

Yapılandırma panelinde akıllı model optimizasyonunu onaylama

Yapılandırma panelinde akıllı model optimizasyonunu onaylama

Yapılandırma panelinde akıllı model optimizasyonunu onaylama ![Akıllı model optimizasyonu açık olan deney yapılandırma paneli](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-tutorial_optimization.png)

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

## Deneyi eğitme

Yapılandırma tamamlandı ve eğitime başlamaya hazırız.

Aşağıdakileri yapın:

* Deneyi çalıştır'a tıklayın.

Deneyin çalışması bittiğinde, ortaya çıkan model metriklerini gözden geçirmek olan bir sonraki adıma geçebiliriz.