Examiner les exemples de similarité de solution

Passez en revue les exemples et les scores de similarité générés pendant la formation sur la solution pour déterminer si le seuil de score de similarité est suffisant.

Avant de commencer

• Former une solution de similarité
• Rôle requis : admin ou ml_admin

Pourquoi et quand exécuter cette tâche

La formation à la solution génère des exemples d’enregistrements de données appariés avec un score centile qui représente le degré de similitude entre les deux enregistrements. Plus le score est élevé, plus la similarité est élevée. Un score de 100 indique des enregistrements identiques et un score de 0 indique des enregistrements différents.

La solution ne renvoie que les résultats de similarité dont le score est supérieur au seuil.

Remarque :

Les filtres de similarité spécifiés dans la définition de la solution ne sont pas appliqués aux exemples de similarité et ne sont appliqués que pendant la prédiction.

Procédure

1. Accédez à Tous > Intelligence prédictive > Similarité > Solutions.
2. Dans la liste des solutions ML, localisez votre solution et cliquez sur l’icône Recherche de référence.
   
3. Cliquez sur Ouvrir l’enregistrement.
4. Dans la section Liens connexes, cliquez sur Exemples de similarité.
5. Passez en revue les exemples de similarité et leurs scores de seuil pour déterminer la précision et les niveaux de couverture que vous souhaitez appliquer à vos résultats de similarité de solution.
   Plus le score de similarité est élevé, plus il est précis et moins il offre de couverture. Plus le score de similarité est faible, plus il a de couverture et moins il offre de précision.
6. En fonction de votre révision, déterminez s’il faut augmenter ou diminuer la valeur de seuil du score de similarité pour votre solution de similarité.

Que faire ensuite

Si vous décidez d’ajuster le score de votre solution de similarité, mettez à jour son seuil de solution de similarité.