Zum Inhalt springen
Zurück zur Knowledge Base

Ein ML-Modell trainieren

CoCoCo hat eine eingebaute Machine-Learning-Runtime auf Basis von XGBoost. Du kannst Regressions- oder Klassifikationsmodelle direkt auf deinen Produktionsdaten trainieren und in Workflows für Vorhersagen nutzen.

ModelltypSagt voraus
RegressionEinen kontinuierlichen Wert: Lieferzeit, Kosten, Ausschuss in Prozent
ClassificationEine Kategorie: pass/fail, Maschinentyp, Prioritätsstufe
  1. Wechsle zu Menu → AI & ML → ML Models
  2. Klicke auf + New Model
  3. Vergib einen Name und wähle den Type (Regression oder Classification)
  4. Definiere die Trainingsdaten-Query — eine SQL-Query, die die Trainingszeilen liefert (dataQuerySQL)
  5. Wähle die Target-Spalte (targetColumn) und die Feature-Spalten (featureColumns)
  6. Klicke auf Train

Das Training läuft im Hintergrund. Du wirst benachrichtigt, wenn es fertig ist.

Füge eine ML Predict Node ein:

  1. Wähle das trainierte Modell
  2. Mappe Workflow-Daten auf die Features des Modells
  3. Der Output der Node enthält die Vorhersage

Modelle können jederzeit mit neuen Daten nachtrainiert werden. Die vorherige Version bleibt aktiv, bis das neue Training erfolgreich abgeschlossen ist.