使用实验

将历史数据加载到自动机器学习实验中，并训练模型来分析和预测业务问题。

您可以在个人或共享空间中创建和编辑实验。

工作流

在 Qlik Cloud Analytics 中创建自动机器学习实验之前，您需要在目录中有一个定义良好的机器学习问题和一个合适的训练数据集。有关更多信息，请参阅定义机器学习问题和准备好数据集进行训练。

以下步骤描述了实验工作流。

1. 创建您的实验

   在 Qlik Sense 中创建新实验。如果您想协作，请将其添加到共享空间。

   创建实验

2. 配置您的实验

   选择要进行预测的目标和支持预测的特性。

   配置实验

3. 开始训练

   开始第一个实验版本的训练。

   训练实验

4. 审查推荐模型

   回顾模型训练的进展情况，并评估向您推荐的模型。使用内置工具分析训练摘要和嵌入式分析，这些工具在实验、版本和模型级别提供见解。

   检查模型

   如果需要进一步改进，您可以配置实验的后续版本。调整参数，如特性和算法，并重新训练新版本的实验，直到你有一个好的模型。

   优化模型

5. 部署模型

   当您有了一个好的模型，是时候部署它并开始进行预测了。

   使用 ML 部署

要求和权限

有关使用 ML 部署和预测的用户权限要求的信息，请参阅ML 实验的访问控制。