Maschinelles Lernen
Trainieren Sie ein Modell auf einer beliebigen Tabelle, führen Sie es als Modelltabelle durch den Workflow und bewerten Sie Datentabellen damit.
Schritte
Abschnitt betitelt „Schritte“- ML: Modell trainieren – ein scikit-learn-Modell (Klassifikation oder Regression) auf einer Quelltabelle anpassen und eine abfragbare Modelltabelle mit dem angepassten Modell, den Parametern, der Merkmalsliste und den Trainingskennzahlen schreiben.
- ML: Bewerten – eine Datentabelle mit einer trainierten Modelltabelle bewerten und eine Vorhersagespalte anfügen.
Wie Assisted-Modeling-Pipelines von Alteryx in diese Schritte konvertiert werden, lesen Sie unter Alteryx-Workflows migrieren.