Klassenrückruf für Klassifizierungslösungen konfigurieren

  • Freigeben Version: Xanadu
  • Aktualisiert 1. August 2024
  • 1 Minute Lesedauer

    • Erstellen Sie einen Klassenrückrufparameter für eine ML-Lösung, bevor Sie die Daten trainieren, und wenden Sie ihn an. Sie können beispielsweise diesen Lösungsparameter für eine Genauigkeit von 90 % bei allen Datensätzen festlegen, die Sie in der Klasse „E-Mail“ trainieren, und ihn anwenden.

    Vorbereitungen

    Hinweis:
    Die Konfiguration von erweiterten Einstellungen für ML-Lösungen ist optional. Wenn Sie Einstellungen dieser Art konfigurieren, stellen Sie sicher, dass Sie gut über die Technologie informiert sind, die Sie in der Lösung aktivieren, und dass Sie einen Anwendungsfall haben, der von der Technologie profitiert.
    • Erstellen und speichern Sie eine Definition für eine Klassifizierungslösung, oder verwenden Sie eine vorhandene.
    • Erforderliche Rolle: admin oder ml_admin

    Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

    Mit dem Lösungsparameter für den Klassenrückruf können Sie das Training einer Lösung steuern, um eine bestimmte Klasse zu beeinflussen. Beispielsweise kann die Klassifizierung einer eingehenden E-Mail als Phishing oder nicht ein wichtiger Anwendungsfall in einer sicherheitsbezogenen maschinellen Lernlösung sein. In dieser Situation ist es sehr wichtig, jeden Phishing-Versuch zu erkennen. Deshalb ist es in Ordnung, ab und zu eine E-Mail, bei der es sich nicht um Phishing handelt, als Phishing zu melden. Tatsächliche Phishings dürfen jedoch keinesfalls als „kein Phishing“ klassifiziert werden. In solchen Situationen muss die Rückrufmetrik einen hohen Wert aufweisen, was zu geringeren Prozentsätzen für Genauigkeit und Abdeckung führen kann.

    Prozedur

    1. Navigieren zu Alle > Predictive Intelligence > Klassifizierung > Lösungsdefinitionen.
    2. Öffnen Sie das Definitionsformular einer gespeicherten Klassifizierungslösung.
      In diesem Beispielszenario verwenden Sie das Definitionsformular für eine Incident-Kategorisierungslösung, die Sie noch nicht trainiert haben.
      Diese Abbildung zeigt das Beispiel für die Definition einer Klassifizierungslösung, auf die Sie den Klassenrückruf-Parameter anwenden.
    3. Klicken Sie auf der Registerkarte „Erweiterte Lösungseinstellungen“ im Abschnitt „Zugehörige Links“ des Formulars auf Neu.
      Diese Abbildung zeigt, wie die Option Lösungsparameter zum Erstellen des Parameters ausgewählt wird.
    4. Erstellen Sie einen Parameterdatensatz.
      1. Klicken Sie im Feld Lösungsparameter auf das Suchsymbol.
      2. Klicken Sie im Fenster „ML-Lösungsparameter“ auf Beim Training Klassenrückrufwert hinzufügen.
        Erstellen Sie den Parameterdatensatz, indem Sie einen Suchwert auswählen und dann die Kurzbeschreibung des Class-Recall-Schlüssels auswählen.
    5. Klicken Sie auf Absenden.
      Der Datensatz der erweiterten Lösungseinstellung wird angezeigt.
      Diese Abbildung zeigt den Datensatz „Erweiterte Lösungseinstellungen“ für „Klassenrückruf“.
    6. Konfigurieren Sie das Feld Benutzereingaben.
      1. Geben Sie den Namen der Klasse ein, für die Sie den Rückrufwert nachverfolgen möchten.
        In diesem Szenario geben Sie Phish für ClassName ein.
      2. Geben Sie den Rückrufwert ein.
        Geben Sie 90 für RecallValue ein.
      Hier geben Sie Phish als Zielklasse an, und 95 ist der Rückrufprozentsatz, den das System während des Lösungstrainings liefern soll.
      So konfigurieren Sie das Feld Benutzereingaben, wobei „Spam“ die Zielklasse und 90 % die Vorhersagegenauigkeit ist, die das System während des Lösungstrainings liefern soll.
    7. Klicken Sie auf Absenden.

      Ergebnis: Der Klassenrückruf ist für Ihre Klassifizierungslösung konfiguriert. Der Lösungsparameter wird auf der Registerkarte „Erweiterte Lösungseinstellungen“ des Formulars zur Definition der Klassifizierungslösung angezeigt.

      Wenn Sie den von Ihnen erstellten Datensatz übermitteln, wird der Parameter für die Klassenrückruf-Lösung im Formular für die Definition der Clusterlösung angezeigt.

    Nächste Maßnahme

    Trainieren Sie die gespeicherte Klassifizierungslösung.