Statistiken für Klassifizierungslösungen anzeigen

Verwenden Sie das Dashboard zu Lösungsstatistiken, um zu bestimmen, ob eine Klassifizierungslösung für jede Klasse ausreichend Genauigkeit und Abdeckung aufweist. Identifizieren Sie Klassen, die mit einem neuen Lösungsdefinitionsfilter konfiguriert oder neu trainiert werden müssen.

Vorbereitungen

• Um eine optimale Dashboard-Anzeige sicherzustellen, aktivieren Sie reaktionsfähige Dashboards, oder ändern Sie das Standard-Dashboard-Layout.
• Erforderliche Rolle: admin, ml_admin oder ml_report_user

Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

Das Dashboard für Lösungsstatistiken listet die Genauigkeit, die Abdeckung und die Verteilung für jede Klasse von aktiven Lösungen auf. Das System verwendet die Klassen mit der höchsten Anzahl von Datensätzen beim Erstellen einer Lösung. Beachten Sie, dass die Anzahl der vorhergesagten Klassen kleiner als 50 sein und dass eine Klasse übersprungen werden kann, wenn nicht genügend historische Daten vorhanden sind, um eine Lösung zu erstellen, die die Klasse sicher vorhersagen kann.

Prozedur

1. Navigieren zu Alle > Predictive Intelligence > Klassifizierung > Lösungsstatistiken.
2. Wählen Sie unter Nach Lösung filtern die Lösung aus, deren Statistiken Sie überprüfen möchten.
3. Wählen Sie unter Nach Version filtern die Lösungsversion aus, deren Statistiken Sie überprüfen möchten.
4. Klicken Sie auf Übernehmen.
   Das System aktualisiert das Dashboard basierend auf den ausgewählten Filtern.

   

5. Identifizieren Sie Klassen mit unerwünschten Kombinationen von Genauigkeits-, Abdeckungs- und Verteilungswerten.
   Identifizieren Sie beispielsweise Klassen, die eine geringe Genauigkeit oder Abdeckung, aber eine hohe Verteilung haben.
6. Identifizieren Sie fehlende Klassen, die das Modell enthalten soll.
   Identifizieren Sie beispielsweise fehlende Incident-Kategorien aus der Incident-Klassifizierungslösung.

Nächste Maßnahme

Wenn Sie mit der überprüften Lösung zufrieden sind, ist sie bereits aktiv und einsatzbereit, sofern es sich um die neueste Version handelt. Wenn Sie nicht zufrieden sind, können Sie eine andere Version der Lösung auswählen und diese aktivieren. Sie können die Lösung auch wiederholt optimieren, indem Sie für die Klassengenauigkeit und -abdeckung akzeptable Werte konfigurieren.