Schauen Sie sich die vom System bereitgestellten Ähnlichkeitsbeispiele an, und aktualisieren Sie den Schwellenwert für die Ähnlichkeitspunktzahl der Lösung, wenn sie genauere oder weniger genaue Ergebnisse ausgeben soll.
Vorbereitungen
- Schauen Sie sich die Schwellenwerte der Ähnlichkeitspunktzahl für Ihre Ähnlichkeitsbeispiele an.
- Erforderliche Rolle: admin oder ml_admin
Prozedur
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Suchen Sie Ihre Lösung in der Liste der ML-Lösungen, und klicken Sie auf das Referenzsuchsymbol (i).
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Klicken Sie auf Datensatz öffnen.
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Geben Sie im Abschnitt „Lösungsstatistiken“ einen neuen numerischen Wert ein, der einen Prozentsatz im Feld Schwellenwert für Ähnlichkeitspunktzahl darstellt.
Angenommen, die aktuelle Punktzahl beträgt 80. In Ihrem Ähnlichkeitsbeispiel haben Sie bei der Überprüfung beschlossen, die Genauigkeit Ihrer Ähnlichkeitsempfehlungen auf Kosten des Spektrums an möglichen Vorhersageergebnissen zu erhöhen. Also aktualisieren Sie das Feld mit dem höheren Wert 90.
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Klicken Sie im Kontextmenü auf Speichern.
Ihre Lösung verwendet den neuen Schwellenwert, den Sie ihr zugewiesen haben, und gibt Ähnlichkeitsergebnisse mit einer Punktzahl von mindestens 90 aus. Wenn Sie die Punktzahl auf 90 festlegen, weist der Ähnlichkeitsgrad in Ihrem Wortkorpus eine Genauigkeit von mindestens 91 % auf.