创建预测数据
一旦部署了模型，就可以对新数据创建预测。
到目前为止，我们已经使用现有客户数据创建了一个机器学习模型。该过程的目标是通过机器学习识别模式，并将其应用于新数据。
还有一个用例是只分析训练数据中的 SHAP 值。这些信息本身也很有价值。
有关在 Qlik AutoML 中使用预测的更多信息，请参见创建有关数据集的预测。
该过程的第一步是选择要应用模型生成预测的数据集。然后，为输出配置所需的资产并生成文件。
执行以下操作：
在目录中，打开新的 ML 部署。ML 模型管理将打开。
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在 ML 模型管理界面的右下角，单击创建预测。
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单击
打开预测配置窗格（如果尚未打开）。 -
接下来，您需要选择应用数据集。在应用数据下，单击选择应用数据集。
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选择我们在教程开始时导入的 Customer churn data - apply.csv 数据集。
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比较训练的模式并应用数据集。由于在训练过程中取消选择了特性，因此应用数据集的字段将比训练数据集的多。不必担心这点。生成预测时，AutoML 只是忽略应用数据集中不存在于训练数据集中的字段。
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在预测配置窗格中，单击名称预测数据集。键入数据集的名称（或将其设置为默认名称）并选择一个空格，然后单击确认。
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在预测选项下，选择要使用此预测生成的数据集。在这种情况下，取消选择 SHAP 和错误，然后选择坐标 SHAP（这将数据透视表数据转换为允许分析所有包含字段数据的标准格式）。允许将 AccountID 用作索引列。
ML 模型管理中的数据集预测视图
单击现在保存并预测。可以在数据集预测中监控该过程。
您可以通过单击出现的弹出窗口中的打开来查看目录中的输出。
预测运行完成后，您可以开始使用新数据集构建应用程序。转到下一个主题。