8.3模型培训和试验

因此，您准备了数据，创作了模型并将其打包，以作为菜谱进行大规模测试。 现在，让我们继续培训并测试模型。

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8.3.1 —— 基于处方培训模型

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在继续之前，您需要选择沙 箱。 要选择的沙箱被命名 --aepSandboxId--。 通过单击屏幕顶部蓝 线中的文本 “生产产品”(Production Prod)可以执行此操作。

选择适当的沙箱后，屏幕将发生变化，现在您就位于专用沙箱中。

从左菜单中，单击“模 型”。

在本练习中，您将使用您在上一版本中创建的菜谱来提供产品建议。
In the top menu, click on Recipes.

在菜谱中，您将找到多个菜谱。 在列表中查找您自己的菜谱，该菜谱应命名 ldapRecommendations。

单击您 ldapRecommendations 的菜谱以将其打开。

您现在需要根据菜谱创建自己的 ldapRecommendations 模型。
为此，请单击“创建模 型”(Create Model)按钮。

要培训此模型，您需要为其提供输入数据集。 在本例中，您在1中为此输入数据集生成了数据，而输入数据集现在包含有关产品购买数据的信息。
将调用要使用的数据集 Demo System - Event Dataset for Recommendations Model Input (Global v1.1)。 从列表中选择它。

单击​下一步​以继续。

在下一步中，您需要为“模型”定义名称。 作为命名规范，我们使用： ldap - Recommendations Model 并将 ldap 替换为ldap。

示例：对于ldap, vangeluw该名称将变为 vangeluw - Recommendations Model。

还可以通过更改模型配置来优化模型。 为此，您可以更改推荐数和采样部分。

如果要更新“模型”(Model)的“配置”(Configuration)参数，请多次单击其中一个参数，并为其赋予新值。

例如，我想提供3个建议，其抽样分数为0.8。

更改这些值后，单击 完成 ，以完成配置。

几秒钟后，您将恢复到模型主页，在该主页上您将看到状态为“待定”的培训运行1 ​。 完成培训运行的过程可能需要5分钟以上。

1-2分钟后，您的“培训运行”的状态将更改为“ 运行”。

1-2分钟后，培训运行的状态将更改为“完 成”。

培训运行完成后，您将看到几个指标，用于指示运行质量：

• 召回 又称为真正正比率，也称为敏感度：如果真的结果是是，模型预测是的频率是多少？

• 精确度 是指：当模型预测为“是”时，其正确频率是多少？

培训模型需要多次培训。 所有培训运行都将显示在此页面上，您将能够比较其结果，从而确定哪个培训运行最成功。

在训练完模型后，我们再在下一个练习中得分。

下一步： 8.4 —— 评分和洞察使用

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