Aplique pureza em uma solução de cluster

Aplique Pureza para saber detalhes sobre a composição de cada cluster. Por exemplo, veja qual porcentagem de incidentes em um cluster tem o mesmo valor para Grupo de atribuição. Você pode especificar em quais campos se concentrar ou permitir que a pureza automática exiba campos por padrão.

Antes de Iniciar

• Crie uma solução de definição de cluster ou use uma solução existente.
• Função necessária: administrador ou ml_admin

Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

Com pureza , você pode escolher métricas de distribuição de campo para exibir seus clusters. A tabela atribuída à sua solução determina quais campos estão disponíveis. Para obter mais informações sobre pureza, consulte os seguintes artigos em Comunidade ServiceNow:

• https://www.servicenow.com/community/intelligence-ml-articles/using-purity-fields-to-better-understand-your-clusters/ta-p/2302441
• https://www.servicenow.com/community/intelligence-ml-articles/predictive-intelligence-using-the-cluster-insight-table-to/ta-p/2301006

Se você não selecionar nenhum campo, pureza automática determina automaticamente quais informações serão mostradas com base na importância da distribuição. Você pode mudar as seleções de pureza automática padrão editando a tabela Configuração de pureza automática DE ML [ml_autopurity_config].

Procedimento

1. Navegar até Tudo > Inteligência preditiva > Clustering > Definições de solução.
2. Selecione uma definição de solução ou crie uma nova.
3. Selecione Calcule a pureza caixa de seleção.
4. Opcional: Selecione Campos de pureza ícone de cadeado e escolha os campos que você deseja exibir nos resultados do cluster.
   Nota:

   Se você não selecionar nenhum campo, a pureza automática exibirá os campos mais significativos com base na distribuição.

   
5. Selecione Atualização ou Atualizar e treinar novamente .

Resultado

Abra suas informações Visualização de cluster da solução retreinada e, em seguida, apontando para um cluster. Em Pureza baseada em , o formato é exibido como:

nome do campo: valor: percentual .

Por exemplo, a linha prioridade: 5: 100% significa que 100% dos membros deste cluster têm o valor de 5 para o campo prioridade.