Прогнозирование числовых
полей
В BPMSoft модель машинного обучения типа «Прогнозирование числового поля» позволяет предсказывать и автоматически заполнять значения числовых полей.
Например, можно создать модель, которая при создании продажи будет прогнозировать сумму сделки на основании данных о клиенте, типе потребности и описания. Модель проанализирует значения соответствующих колонок записи и на основании этих данных автоматически заполнит поле «Сумма продажи».
Рисунок 1 — Результат прогнозирования суммы сделки
Этапы настройки модели
Для настройки прогнозирования числовых полей необходимо выполнить следующие этапы:
- Создать модель и настроить ее параметры. Подробнее: Создание модели.
- Обучить модель машинного обучения на бизнес-данных компании. Подробнее: Обучение модели.
- Настроить запуск прогнозирования: по бизнес-процессу, который позволяет регулировать время запуска и количество прогнозируемых записей.
Создание модели
Чтобы создать модель прогнозирования числового поля, выполните следующие шаги:
- Перейдите в раздел «Модели машинного обучения» из дизайнера системы
или рабочего места «Конструктор». - Нажмите кнопку «Добавить» и выберите модель типа «Прогнозирование числового поля».
Рисунок 2 — Создание модели типа «Прогнозирование числового поля»
- В мини-карточке заполните обязательные поля:
- Название — название модели;
- Тип — тип модели машинного обучения, значение устанавливается автоматически согласно выбранному типу;
- Объект — объект, для записей которого необходимо прогнозировать данные;
- Название экземпляра — уникальное название текущего экземпляра модели машинного обучения. Рекомендуется использовать латинские буквы и цифры.
Рисунок 3 — Мини-карточка создания модели прогнозирования числового поля
- Нажмите кнопку «Далее». Откроется страница настройки и обучения модели. Вы можете закрыть страницу и вернуться к ее настройкам позднее.
- Настройте параметры модели и нажмите кнопку «Сохранить».
Параметры модели
На вкладке «Параметры» содержатся основные параметры для настройки модели.
Рисунок 4 — Страница модели прогнозирования числового поля
Параметр «Какое значение необходимо прогнозировать?»
Поле, значение которого необходимо прогнозировать. Для выбора доступны все числовые поля, которые есть на странице указанного объекта. В результате прогнозирования указанное поле будет автоматически заполнено.
Например, если необходимо прогнозировать сумму сделки, укажите поле «Сумма продажи».
Рисунок 5 — Параметр модели «Какое значение необходимо прогнозировать?»
Параметр «От каких колонок зависит прогнозируемое значение?»
Колонки, которые модель проанализирует для прогнозирования числового значения. От значений этих колонок будет зависеть результат прогноза. Для выбора доступны как колонки объекта, по которому производится прогнозирование, так и связанных объектов.
Каждый из указанных параметров может влиять на результат прогнозирования. Его значимость определяется весом, который автоматически рассчитывается после обучения модели. Для просмотра веса параметров перейдите на вкладку «Обучение». Если вес параметра равен 0, то есть он не оказывает влияние на прогноз, то вы можете его исключить или заменить на другой параметр. Подробнее: Сведения об обучении модели
Например, сумму сделки можно прогнозировать на основании контрагента, типа потребности и описания продажи.
Рисунок 6 — Параметр модели «От каких колонок зависит прогнозируемое значение?»
Параметр «Какие записи должны попасть в обучающую выборку?»
Записи, которые попадут в обучающую выборку. Здесь необходимо настроить фильтрацию для формирования выборки, на которой будет обучаться модель. Если для обучения необходимо использовать все записи, не используйте фильтр.
Например, для прогнозирования суммы сделки модель необходимо обучить только на успешно завершенных продажах: поле «Стадия» = «Завершена с победой».
Рисунок 7 — Параметр модели «Какие записи должны попасть в обучающую выборку?»
Параметр «В какую колонку сохранять результат прогнозирования?»
Поле объекта, в которое будет записываться результат работы модели. Как правило, результат прогноза сохраняется в поле, которое необходимо предсказать.
Рисунок 8 — Параметр модели «В какую колонку сохранять результат прогнозирования?»
Расширенные настройки модели
На вкладке «Расширенные настройки» вы можете указать дополнительные параметры для настройки модели.
Параметр «Добавить дополнительные колонки расширенными средствами?»
Здесь вы можете сформировать запрос на языке С# с использованием специальных классов для обращения к базе данных на выборку дополнительных колонок, от которых будет зависеть прогнозируемое значение.
Рисунок 9 — Параметр модели «Добавить дополнительные колонки расширенными средствами?»
Параметр «Расширенные параметры модели»
Минимальное и максимальное количество записей, используемых для обучения модели. Значения в полях устанавливаются автоматически, при необходимости вы можете их изменить.
Рисунок 10 — Параметр модели «Расширенные параметры модели»
Рекомендуем изучить
Онлайн-курс «Предиктивная аналитика, возможности машинного обучения в BPMSoft»
Модели машинного обучения
Создание бизнес-процесса с использованием модели
Обучение модели