日期特徵設計
Qlik Predict 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 Qlik Predict 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:
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日期
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日期時間
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時間
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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 清單檢視。
若可能,Qlik Predict 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。
您可以改為納入父日期特徵作為類別或數字特徵。若您這麼做,自動設計的日期特徵將不再可用。在大部分的情況下,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。不過,在某些情境下,欄可能會被識別為日期特徵,但您需要將其作為類別或數字特徵來處理。在這些情況下,您可以手動變更特徵類型。
自動設計的日期特徵不會計入 Qlik Cloud 訂閱中指定的 Qlik Predict 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。
結構描述檢視顯示自動設計且能從父日期特徵「發票日期」產生的特徵。請注意,每個特徵的資料類型和特徵類型之間的差異。

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,Qlik Predict 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 Qlik Predict 產生的自動設計特徵。
| 自動設計的特徵 | 資料類型 | 特徵類型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 年 | 整數 | 數字 | 直接從來源日期或時間戳記剖析的年欄位。 |
| 月 | 整數 | 數字 | 直接從來源日期或時間戳記剖析的月欄位。 |
| 日 | 整數 | 數字 | 直接從來源日期或時間戳記剖析的日欄位。 |
| 小時 | 整數 | 數字 | 直接從來源時間戳記剖析的小時欄位。 |
| 分鐘 | 整數 | 數字 | 直接從來源時間戳記剖析的分鐘欄位。 |
| 秒鐘 | 整數 | 數字 | 直接從來源時間戳記剖析的秒鐘欄位。 |
| 星期 | 整數 | 數字 | 星期幾,從來源日、月和年計算。 |
| 週 | 整數 | 數字 | 一年中的週,從來源日、月和年計算。 |
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。
實驗設定窗格中自動設計的日期特徵

自動工程化日期功能和時間序列模型
當您為時間序列實驗選取日期索引欄時,此欄會使用日期功能類型。然而,時間序列模型不支援日期功能工程。自動工程化日期功能無法從該欄衍生。
如需更多關於時間序列模型的資訊,請參閱 使用時間序列實驗 和 使用多變量時間序列預測。
預測中自動設計的日期特徵
如需了解如何在執行預測時處理日期特徵,請參閱 在預測中使用日期功能。
瞭解更多資訊
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。Qlik Predict 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
為了讓機器學習 API 中的即時預測端點能夠處理日期和時間戳記欄位,您傳送至端點的 JSON 承載必須遵守以下要求:
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日期和日期時間值必須是根據 ISO 8601 標準格式化的字串。範例:
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2020-01-14
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2020-01-14T00:00:00.000Z
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父日期—從中衍生出日期部分的功能,特性—必須完整包含在內。例如,您的模型可能只使用 年份 功能,但您仍需要以符合 ISO 8601 的格式提供日期。
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每個欄內的資料需要屬於相同時區。
已取代即時預測 API,並替換為 機器學習 API 中的即時預測端點。目前未取代該功能本身。對於未來的即時預測,請使用 機器學習 API 中的即時預測端點。如需從即時預測 API 遷移到 機器學習 API 的協助,請參閱 Qlik Cloud 開發人員入口網站上的遷移指南。