建立預測資料
部署模型後，即可對新的資料建立預測。
目前為止，我們已使用現有的客戶資料來建立機器學習模型。此流程的目標一直是透過機器學習辨識模式，以及將這些模式套用至新資料。
也有僅在訓練資料中分析 SHAP 值的使用情況。此資訊本身也十分寶貴。
如需更多關於在 Qlik AutoML 中使用預測的資訊，請參閱 對資料集建立預測。
該流程的第一步是選擇要套用模型以產生預測的資料集。之後，您可設定輸出所需的屬性並產生檔案。
請執行下列動作：
在目錄中，開啟新的 ML 部署。ML 模型管理就會開啟。
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在 ML 模型管理介面的右下角，按一下建立預測。
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如未開啟，按一下
以開啟預測設定窗格。 -
接下來，您需要選取套用資料集。在套用資料之下，按一下選取套用資料集。
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選取在教學課程開始時匯入的 Customer churn data - apply.csv 資料集。
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比較訓練和套用資料集的結構描述。因為您在訓練期間取消選取特徵，套用資料集的欄位將比訓練資料集更多。不必擔心此情況。產生預測時，AutoML 會忽略來自套用資料集而不存在於訓練資料集的欄位。
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在預測設定窗格中，按一下名稱預測資料集。輸入資料集的名稱 (或設定為預設名稱) 並選擇空間，然後按一下確認。
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在預測選項之下，選擇您要透過此預測產生的資料集。在此案例中，取消選取 SHAP 和錯誤，然後選取座標 SHAP (這會將樞紐分析表資料轉換為標準格式，以便在所有納入的欄位進行資料分析)。允許 AccountID 作為索引欄使用。
ML 模型管理中的資料集預測檢視
按一下立即儲存並預測。可在資料集預測中監控流程。
您可以在出現的快顯視窗中按一下開啟，以在目錄中檢閱輸出。
預測完成執行後，您可以開始使用新的資料集建置應用程式。移至下一主題。