自動特徵設計

透過自動特徵設計，Qlik AutoML 可以在訓練資料中使用現有特徵，以建立新的特徵。這些自動設計的新特徵可讓您探索資料中的新模式，並且可以大幅改善機器學習模型的效能。

特徵設計是從目前的欄建立新特徵欄的流程。AutoML 可以執行自動設計的特徵，以進一步處理特定的資料類型。如需關於特徵設計的一般資訊，請參閱 建立新的特徵欄。

自動設計的日期特徵及其衍生自的父特徵會以 圖示標記。

選取資料集以用於實驗之後，會分析資料集，且其中的欄會被識別為包含特定資料類型。這些資料類型可讓 AutoML 將特徵類型指派至資料集中的每個欄。會向每個欄提供下列特徵類型之一：

• 類別

• 數字

• 日期

• 自由文字

若可能，AutoML 會顯示自動設計並且可從合格父特徵建立的特徵清單。可在前置處理開始時進一步精簡並減少此自動設計的特徵清單。建議在實驗中納入自動設計的特徵，但這是選用做法。在開始訓練之前，以及在設定每個新的實驗版本時，您可以移除自動設計的個別特徵。

如需更多關於在實驗訓練開始前完成之流程的資訊，請參閱 自動資料準備和轉換。

日期特徵設計

AutoML 從具有日期特徵類型的合格欄產生自動設計的特徵，這已識別為包括日期和時間資訊。自動設計的日期特徵及其衍生自的父特徵會以 圖示標記。

當 Qlik Cloud 分析 剖析您選取要用於 AutoML 的訓練資料集時，這會將特徵資料類型連結至日期特徵類型。這包括下列資料類型：

• 日期

• 日期時間

• 時間

• 時間戳記

在剖析期間向其中任何資料類型指派的特徵會獲得日期特徵類型。如需關於可對資料欄位檢視的可用剖析統計資料的資訊，請參閱 剖析清單檢視。

若可能，AutoML 會顯示自動設計並且可從具有日期特徵類型之合格父特徵建立的日期特徵清單。依照預設，會在實驗中納入自動設計的日期特徵。若您選擇納入，會在第 1 個實驗版本後產生新的特徵。

自動設計的日期特徵有數字特徵類型。依照預設，這包括在實驗中，但為選用性質。您可以在開始實驗訓練之前或在設定下一個實驗版本時移除部分或所有內容。若納入自動設計的日期特徵，會從實驗移除原始的父日期特徵。

您可以改為在實驗中納入父日期特徵。若您選擇這麼做，父特徵的特徵類型會從日期切換至類別，而自動設計的日期特徵則不再可用。建議在實驗中使用自動設計的可用特徵，因為這為機器學習模型帶來更好的效能。

自動設計的日期特徵不會計入 Qlik Cloud 訂閱中指定的 AutoML 資料集大小 (訓練資料集和套用資料集中的儲存格計數上限)。只會計入原始日期欄儲存格。

使用日期特徵作為實驗目標

若您想要使用具有日期和時間資訊的特徵作為實驗目標，則在這種罕見的情況下，欄的特徵類型將會從日期切換至類別，並且將會移除自動設計的特徵。若您選取另一個目標，且之後想要新增該日期和時間特徵作為一般特徵，則如有需要，您需要手動變更回日期特徵類型。若您將特徵恢復為日期特徵類型，會重新產生自動設計的日期特徵。

如需更多關於如何變更特徵類型的資訊，請參閱 變更特徵類型。

自動設計的可用日期特徵

從資料集中的欄產生自動設計的日期特徵時，AutoML 會擷取並計算每個日期和日期時間值的特定元件，在自己的欄中隔離每個元件。 下表列出可透過 AutoML 產生的自動設計特徵。

對於每個建立的新特徵，會透過適用的自動設計特徵為原始欄名稱加上後置詞。

預測中自動設計的日期特徵

使用訓練資料集以建立模型時，會產生自動設計的日期特徵，這會部署並作為 ML 部署使用，以對新的資料 (套用資料集) 進行預測。

部署透過自動設計之日期特徵訓練的模型以進行預測時，產生預測的套用資料集不需要納入自動設計的日期特徵。AutoML 在預測前為套用資料集產生自動設計的特徵。不過，套用資料集必須包括父日期特徵，而欄必須已剖析為具有日期、日期時間、時間戳記或時間資料類型。

透過 ML 部署建立的預測資料集，包括 SHAP 和套用資料集，將會納入自動設計的日期特徵。

即時預測中自動設計的日期特徵

對於能夠處理日期和時間戳記欄位的即時預測 API，您傳送至即時預測 API 的 JSON 承載必須遵守以下要求：

• 日期和日期時間值必須是根據 ISO 8601 標準格式化的字串

• 每個欄內的資料需要屬於相同時區