Revisar estatísticas da solução de classificação

  • Versão de lançamento: Yokohama
  • Atualizado 30 de jan. de 2025
  • 1 min. de leitura
  • O painel Estatísticas da solução em Inteligência preditiva foi descontinuado na versão Xanadu. Ele forneceu estatísticas de precisão e cobertura para cada classe em uma solução de classificação.

    Antes de Iniciar

    • Função necessária: admin, ml_admin ou ml_report_user

    Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

    Importante:
    Com a versão Yokohama, o painel Estatísticas da solução está obsoleto. Os clientes de upgrade podem continuar usando os painéis de estatísticas de soluções existentes no menu da aplicação. Para novos clientes que estão integrando com a versão Yokohama, o painel Estatísticas de soluções não está disponível. As informações a seguir são fornecidas para o contexto legado.
    O painel Estatísticas da solução lista a precisão, a cobertura e a distribuição de cada classe de soluções ativas. O sistema usa as classes com o maior número de registros ao criar uma solução. O número de classes previstas pode ser inferior a 50 e pode ignorar uma classe se não houver dados históricos suficientes para criar uma solução que possa prever a classe com confiança.

    O painel Estatísticas da solução é diferente da guia Estatísticas da solução em um registro de Solução de ML. Para obter mais informações, consulte Criar e treinar uma solução de classificação.

    Procedimento

    1. Navegar até Tudo > Inteligência preditiva > Classificação > Estatísticas de Solução.
    2. Em Filtrar por solução, selecione a solução cujas estatísticas você deseja revisar.
    3. Em Filtrar por versão, selecione a versão da solução cujas estatísticas você deseja revisar.
    4. Clique em Aplicar.
      O sistema atualiza o painel com base nos filtros selecionados.
      Gráfico de barras de estatísticas da solução de classificação
    5. Identifique classes com combinações indesejadas de valores de precisão, cobertura e distribuição.
      Por exemplo, identifique classes que têm baixa precisão ou cobertura, mas uma alta distribuição.
    6. Identifique as classes ausentes que você deseja que o modelo inclua.
      Por exemplo, identifique quaisquer categorias de incidentes ausentes na solução de classificação de incidentes.

    O que Fazer Depois

    Se você estiver satisfeito com a solução revisada, a versão mais recente já está ativa e pronta para uso. Se você não estiver satisfeito, poderá escolher uma versão diferente da solução e torná-la ativa. Você também pode ajustar e reajustar a solução configurando a precisão e a cobertura da classe para usar valores aceitáveis.