在预测中使用日期功能

批处理预测的要求

当使用训练数据集创建模型时，会自动生成日期特性，该模型被部署并用作 ML 部署，以对新数据进行预测（对于批量预测，这是应用数据集）。

当使用自动设计日期特性训练的模型被部署用于进行预测时，用于生成预测的应用数据集不需要包括自动设计日期特性。Qlik Predict 在预测之前为应用数据集生成自动设计特性。但是，应用数据集必须包含父日期特性（日期部分由此派生），并且您正在使用的列必须具有日期、日期时间、时间戳或时间数据类型。

ML 部署创建的预测数据集，包括 SHAP 和应用数据集，将包括自动设计的日期特性。

实时预测和基于连接器的预测要求

运行实时预测以及来自Qlik Predict分析连接器的预测时，对您提供给Qlik Predict的应用数据中的日期特性有要求。对于这些类型的预测，应用数据是在一个小型 JSON 有效负载中指定的，而不是作为应用数据集。对于实时预测和基于连接器的预测，您正在将 JSON 有效负载发送到机器学习 API 中的实时预测端点。

为了使机器学习 API 中的实时预测端点能够处理您的日期和时间戳字段，您发送到端点的 JSON 有效负载必须符合以下要求：

• 日期和日期时间值必须是根据 ISO 8601 标准格式化的字符串示例：

  • 2020-01-14

  • 2020-01-14T00:00:00.000Z

• 父日期（从中派生出日期部分的功能）必须完整包含。例如，您的模型可能只使用 年份 特性，但您仍然需要以符合 ISO 8601 标准的格式提供日期。

• 每列中的数据需要属于同一时区

以上要求：

• 仅适用于使用日期特征工程训练的功能。如果功能类型手动更改为分类特征类型，则这些要求不适用。如果功能类型已更改为分类，请在应用数据中提供该列，并采用其最初用于训练的日期格式。

• 不适用于时间序列模型。