솔루션 교육 중 시스템이 제공하는 유사성 예시 및 점수를 검토하고 선택한 경보 레코드가 기존 경보 레코드와 어떻게 비교되는지 확인합니다. 예를 들어 유사성 점수 임계치를 수정하여 유사성 권장 사항의 정확도를 높일 수 있습니다.
시작하기 전에
ServiceNow 데이터센터에서 유사성 솔루션을 교육합니다. 자세한 내용은 이벤트 관리 유사성 솔루션 만들기 문서를 참조하십시오.
필요한 역할: evt_mgmt_admin
이 태스크 정보
유용한 결과를 제공하기 위해 현재 임계치를 조정하십시오. 예를 들어, 유사성 점수가 낮으면 적용 범위는 넓지만 정확도는 떨어집니다.
프로시저
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ML 솔루션 목록에서 솔루션을 찾은 다음 정보 아이콘(
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유사성 예 관련 링크를 클릭합니다.
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유사성 예와 해당 임계치 점수를 검토하여 솔루션 유사성 결과에 적용할 정확도 및 범위 수준을 결정합니다.
유사성 점수가 높을수록 정확도가 높고 적용 범위가 줄어 듭니다. 유사성 점수가 낮을수록 적용 범위가 넓어지고 정확도가 떨어집니다.
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검토를 기반으로 유사성 솔루션의 유사성 점수 임계값을 높이거나 낮출지 결정합니다.
솔루션은 임계치보다 점수가 높은 유사성 결과만 반환합니다. 현재 임계값이 유용한 결과를 제공하지 않으면 임계값을 조정합니다.
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솔루션 통계 탭의 유사성 점수 임계치 필드에 새 값을 입력합니다.
예를 들어, 현재 점수가 80이라고 가정합니다. 유사성 예시 검토를 기반으로, 더 높은 점수인 90을 입력하여 필드를 업데이트하면 반환되는 결과의 수는 더 적지만 검토 중인 경보 레코드와 더 유사한 결과가 반환됩니다. 유사성 점수가 낮을수록 적용 범위는 넓지만 정확도는 떨어집니다.
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양식 헤더를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 저장을 클릭합니다.
솔루션은 새로운 유사성 임계값을 사용합니다. 이 예시에서 솔루션은 점수가 90보다 높은 유사한 결과를 반환합니다.