Споделяне чрез

Създаване на модел за прогнозиране

  • Статия

Този пример създава Power Apps AI модел прогноза който използва таблицата "Намерение на онлайн купувача" Microsoft Dataverse. За да получите тези примерни данни във вашата Microsoft Power Platform среда, разрешете настройката Разполагане на примерни приложения и данни , когато създавате среда, както е описано в Изграждане на модел в AI Builder. Или следвайте по-подробните инструкции в Подготовка на данни. След като примерните ви данни са налице Dataverse, следвайте тези стъпки, за да създадете своя модел.

  1. Влезте в Power Apps OR Power Automate.

  2. В левия екран изберете ... Повече>AI хъб.

  3. Под Открийте AI способност изберете AI модели.

    (По избор) За да запазите AI моделите постоянно в менюто за лесен достъп, изберете иконата на щифт.

  4. Изберете прогноза - Прогнозиране на бъдещи резултати от исторически данни.

  5. Изберете Създаване на персонализиран модел.

Изберете своя исторически резултат

Помислете за прогноза, който искате AI Builder да направите. Например, за въпроса "Ще се разбие ли този клиент?", помислете за въпроси като тези:

  • Къде е таблицата, която съдържа информация за отлива на клиенти?
  • Има ли колона там, в която конкретно се посочва дали клиентът се е разбил?
  • Има ли неизвестни в колона, които могат да причинят несигурност?

Използвайте тази информация, за да направите своя избор. Работейки с предоставените примерни данни, въпросът е "дали този потребител, който взаимодейства с моя онлайн магазин, е направил покупка?" Ако го направят, трябва да има приходи за този клиент. Следователно, дали има приходи за този клиент трябва да бъде историческият резултат. Където тази информация е празна, където AI Builder може да ви помогне да направите прогноза.

  1. В падащото меню Таблица изберете таблицата, съдържаща данните и резултата, който искате да предвидите. За примерните данни изберете Намерение на онлайн купувача.

  2. В падащото меню Колона изберете колоната, която съдържа резултата. За примерните данни изберете Приходи (етикет). Или, ако искате да изпробвате прогнозирането на число, изберете ExitRates.

  3. Ако сте избрали набор от опции, който съдържа два или повече резултата, помислете дали да не го съпоставите с "Да" или "Не", защото искате да предвидите дали нещо ще се случи.

  4. Ако искате да предскажете множество резултати, използвайте бразилския набор от данни за електронна търговия в извадката и изберете BC Order в падащото меню Table и Delivery Timelines в падащото меню Column .

Бележка

AI Builder Поддържа следните типове данни за колоната Резултат:

  • Да/Не
  • Варианти
  • Цяло число
  • Десетично число
  • Число с плаваща запетая
  • Валута

Изберете колоните с данни, за да обучите вашия модел

След като изберете таблицата и колоната и нанесете резултата си, можете да направите промени в колоните с данни, използвани за обучение на модела. По подразбиране са избрани всички съответни колони. Можете да отмените избора на колони, които може да допринесат за по-малко точен модел. Ако не знаете какво да правите тук, не се притеснявайте. AI Builder ще се опита да намери колони, които осигуряват възможно най-добрия модел. За примерните данни просто оставете всичко както е и изберете Напред.

Съображения за избор на колона с данни

Най-важното нещо, което трябва да обмислите тук, е дали колона, която не е вашата колона за исторически резултати, е косвено определена от резултата.

Да речем, че искате да предскажете дали дадена пратка ще се забави. Може да имате действителната дата на доставка във вашите данни. Тази дата е налице само след доставката на поръчката. Така че, ако включите тази колона, моделът ще има близо 100% точност. Поръчките, които искате да предвидите, все още няма да са доставени и няма да има попълнена колоната за дата на доставка. Така че, трябва да премахнете колоните като тази преди тренировка. В машинно обучение това се нарича целево изтичане или изтичане на данни. AI Builder Опитва се да филтрира колони, които са "твърде добри, за да са истина", но все пак трябва да ги проверите.

Бележка

Когато избирате полета с данни, някои типове данни – като Изображение, което не може да се използва като вход за обучение на модела – не се показват. Освен това системните колони като Created On са изключени по подразбиране.

Ако имате свързани таблици, които могат да подобрят производителността на прогноза, можете да включите и тях. Както направихте, когато искахте да предскажете дали даден клиент ще избие, трябва да включите допълнителна информация, която може да е в отделна таблица. AI Builder поддържа връзки "много към едно" в този момент.

Филтриране на данни

След като изберете колони с данни за обучение, можете да филтрирате по вашите данни. Вашите таблици ще съдържат всички редове. Въпреки това, може да искате да се концентрирате върху обучението и прогнозирането на подмножество от редове. Ако знаете, че има неподходящи данни в същата таблица, която използвате за обучение на модел, можете да използвате тази стъпка, за да го филтрирате.

Например, ако приложите филтър, за да разгледате само региона на САЩ, моделът ще тренира на редове, където резултатът е известен само за региона на САЩ. Когато този модел бъде обучен, той ще направи прогноза само за редове, където резултатът не е известен само за региона на САЩ.

Работата с филтрирането е същата като в редактора на Power Apps изгледа. Започнете с добавяне:

  • Ред, който съдържа едно условие за филтриране.
  • Група, която ви позволява да влагате вашите условия за филтриране.
  • Свързана таблица, която ви позволява да създадете условие за филтриране в свързана таблица.

Изберете колоната, оператора и стойността, която представлява условие за филтриране. Можете да използвате квадратчетата за отметка, за да групирате редове или да изтривате редове групово.

Следваща стъпка

Тренирайте и публикувайте своя прогноза модел