Erstellen und trainieren Sie ein Vorhersagemodell

  • Freigeben Version: Zurich
  • Aktualisiert 31. Juli 2025
  • 2 Minuten Lesedauer
  • Verwenden Sie statistische Modelle, um mit signifikante Anomalien in Echtzeit zu bestimmen MetricBase Auslöser. Sie müssen ein Modell mithilfe repräsentativer Daten trainieren, die bereits in gespeichert wurden MetricBase.

    Vorbereitungen

    Erforderliche Rolle: Administrator

    Prozedur

    1. Navigieren zu Alle > MetricBase > MetricBase-Modellean.
    2. Wählen Sie Neu.
    3. Füllen Sie im Formular die Felder aus.
      Tabelle : 1. Formular „neuer Datensatz modellieren“
      Feld Beschreibung
      Modellname Name des Modells. Der Name kann eine beliebige Kombination aus alphanumerischen Zeichen sein. Dieser Modellname ist nicht mit der Modellklasse identisch. Im Allgemeinen bezieht sich der Name auf den Wert in Gruppieren nach .
      Tabellenname Name der Tabelle, die die Trainingsdaten enthält.
      Metrik Name der Metrik, die Sie zum Trainieren des Modells verwenden. Die Metrik muss zur Tabelle gehören.
      Erstellt Datum, an dem Sie das Modell trainiert haben.
      Filter Filter, die Sie verwenden, um einige der Daten aus dem Datensatz auszuschließen.
      Hinweis:
      Versuchen Sie bei der Auswahl von Daten zum Trainieren Ihres Modells, Daten auszuwählen, die ein erwartetes Verhalten demonstrieren, um Anomalien im Trainingssatz zu reduzieren.
      Gruppieren nach Sie können verwenden Gruppieren nach Als Diskriminatorfeld für Ihre Modelldaten. Wenn Sie beispielsweise ein Datenmodell für eine Gruppe von Produktionsservern erstellen möchten, deren Leistung je nach Rolle unterschiedlich ist (z. B. Datenbank- oder Anwendungsserverrollen), wählen Sie die Rolle als aus Gruppieren nach Feld. Der Trainingsprozess erstellt ein Modell pro Rolle in der vom Filter ausgewählten Gruppe von Datensätzen. Sie müssen nicht manuell ein Modell für jede Rolle erstellen.
      Modellklasse Der Algorithmus, der beim Trainieren von Daten verwendet werden soll. Wählen Sie einen Algorithmus für gleitenden Durchschnitt (PEWMA, ARIMA) oder einen saisonalen Algorithmus (STL, HW) aus, oder wählen Sie aus Suchen Sie Nach Dem Am Besten Geeigneten Modell . Der Standardwert ist Suchen Sie Nach Dem Am Besten Geeigneten Modell , Der jeden Algorithmus ausprobiert und den auswählt, der anscheinend am besten für den Schulungssatz geeignet ist.
      Startdatum des Trainingsdatensatzes MetricBase Zeitreihendaten für die Metrik, die mit diesem Datum beginnt.
      Enddatum des Trainingsdatensatzes MetricBase Zeitreihendaten für die Metrik, die mit diesem Datum endet.
      Gültig bis Datum, das als Erinnerung daran dient, das erneutes Trainieren des Modells zu erwägen. Wenn das Modell gut funktioniert, muss es nicht erneut trainiert werden. Das Modell kann nach diesem Datum weiter arbeiten.
      Aktiv Option zur Verwendung des trainierten Modells. Sobald das Modell aktiv ist, kann es als verwendet werden Workflow-Studio Auslöser.
    4. Klicken Sie Auf Übermitteln und trainieren .
      MetricBase Trainiert das Modell. Nach Abschluss wird das Modell auf der angezeigt MetricBase-Modellinstanzen Registerkarte.
    5. Klicken Sie auf den Modellnamen.
      Die Modellierungsdaten werden ebenso wie die Modellzeichenfolge mit den vom Training optimierten Parametern angezeigt.
      Trainierte Modelldaten
    6. Wahlweise: Klicken Sie auf den Modellnamen und dann auf Legen Sie Das Modell Fest Zum Ändern der Modellparameter.
      Sie können die Modellparameter bearbeiten, wenn Sie die Einstellungen zum Trainieren Ihres Modells überschreiben möchten. Das Diagramm wird nicht aktualisiert. Sie speichern die überarbeitete Modellzeichenfolge.

    Nächste Maßnahme

    Sie können erstellen Workflow-Studio Auslöser für dieses Modell. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen Sie einen Modellauslöser .