使用 ML 预测

一旦部署了机器学习模型，就可以使用该模型创建预测。这些预测可用于根据您的数据做出更有效、更明智的决策。

具有 专业授权 的用户可以在个人或共享空间中创建和编辑 ML 部署并生成预测。他们还可以将 ML 部署发布到托管空间并生成预测。通过空间控制对 ML 部署的访问。有关空间的更多信息，请参阅在空间中工作。

以下步骤是如何使用 ML 部署和预测的示例。

1. 部署您的模型

   部署要用于进行预测的模型。

   部署模型

2. 进行预测

   对数据集进行手动或计划预测或使用预测 API。

   创建有关数据集的预测

3. 可视化预测性见解

   将生成的预测数据加载到应用程序中并创建可视化效果。

   在 Qlik Sense 应用程序中可视化 SHAP 值

4. 使用假设情景探索数据

   将预测 API 集成到应用程序中，以获得实时预测。这允许您通过更改特征值并获得新值的预测结果来尝试假设情景。记录通过 API 传递给 ML部署，并实时接收响应。例如，如果我们改变计划类型或增加基本费用，客户流失的风险会如何？

5. 采取行动

   分析预测性见解和情景，找出应采取的行动。Qlik Application Automation 帮助您自动化操作，并为机器学习用例提供特定模板。有关自动化的更多信息，请参阅Qlik Application Automation。 （仅提供英文版本）