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。

您可以在个人或共享空间中创建和编辑 ML 部署并生成预测。您还可以将 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。

ML 部署可以在个人空间、共享空间和托管空间中创建。ML 部署生成的预测数据可以存储在个人空间、共享空间或托管空间中。

工作流

以下步骤是如何使用 ML 部署和预测的示例。

部署您的模型
部署要用于进行预测的模型。
部署模型
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
让您的模型获得批准
在使用 ML 部署进行预测之前，需要激活源模型以进行预测。模型审批可以由具有特定权限的用户和管理员执行。
批准已部署的模型
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
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性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？
采取行动
分析预测性见解和情景，找出应采取的行动。Qlik 应用程序自动化帮助您自动化操作，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 应用程序自动化。（仅提供英文版本）

该部分列出了使用 ML 部署的用户需求，以及您对这些需求的预测

要使用 ML 部署，您需要：

有关更多信息，请参阅：

要创建、编辑和删除预测配置，您需要：

预测可按批量预测（来自预测配置）或实时预测的形式运行。您也可以使用 Qlik AutoML 连接器运行预测。

要使用这些方法中的任何一种运行预测，您需要：

Automl Deployment Contributor 安全角色
ML 部署所在空间中的必需角色：
- 共享空间：具有专业或 Full User 授权的用户需要具备空间中的所有者、可以管理、可以编辑或可以使用数据角色。具有分析师授权的用户需要具备空间中的所有者或可以使用数据角色。
- 受管空间：具有专业或 Full User 授权的用户需要具备空间中的所有者、可以管理或可以使用数据角色。具有分析师授权的用户需要具备空间中的所有者或可以使用数据角色。
对于使用 AutoML 用户界面配置的计划预测，还存在对预测配置的所有者的要求。请参阅： 预测配置所有权

从 Qlik AutoML 用户界面生成的预测被创建为数据集。因此，在 Qlik Cloud中使用数据源的相同要求也适用于使用该预测输出（例如在 Qlik Sense 应用程序中使用它）。您必须具 Private Analytics Content Creator 角色才能在个人空间中创建数据集。

有关更多信息，请参阅：

要激活和停用 ML 部署的源部署模型，您需要特定的权限。这些权限因您是作为用户还是管理员执行这些操作而异。有关更多信息，请参阅：

如果您发现此页面或其内容有任何问题 – 打字错误、遗漏步骤或技术错误 – 请告诉我们如何改进！