使用實驗
將歷史資料載入到自動化機器學習實驗中,並訓練模型以分析並預測商務問題。
您可以在個人或共用空間中建立和編輯實驗。
工作流程
在 Qlik Cloud 分析 中建立自動化機器學習實驗之前,您需要有定義良好的機器學習問題和目錄中可用的合適訓練資料集。如需更多資訊,請參閱 定義機器學習問題 和 讓資料集準備好進行訓練。
下列步驟描述實驗工作流程。
- 建立實驗
在 Qlik Sense 中建立新的實驗。若您想要共同作業,請新增至共用空間。
- 設定實驗
選取目標以根據特徵進行預測,即可支援預測。
- 開始訓練
開始第一個實驗版本的訓練。
- 精簡模型
在訓練期間,合適的機器學習演算法會套用至訓練資料,並產生效能指標。檢閱指標以查看您可以如何精簡模型。
調整特徵和演算法等參數,並重新訓練新的實驗版本,直到您獲得良好的模型為止。
- 部署模型
有了良好的模型後,即可部署並開始進行預測。
要求和權限
若要使用 ML 實驗,您必須有下列內容:
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專業或 Full User 權限
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Automl Experiment Contributor 角色 (若要檢視 ML 實驗,您可以改用 Automl Deployment Contributor 角色)
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實驗所在之空間中的所需權限。您無法在受管理空間中建立實驗。
如需詳細資訊,請參閱: