予測からクラスを除外する

精度または範囲が満足のいくものでない場合は、クラスを予測から除外します。クラスを除外すると、分類モデルは特定の出力フィールド値を予測できなくなります。

始める前に

• 出力フィールド値を除外するソリューション定義をトレーニングします。
• 必要なロール：admin または ml_admin

このタスクについて

分類ソリューションのテストと改良の一環として、出力クラスを除外して、モデルの結果への影響を確認することができます。

予測からのクラスの除外は一時的なものです。ソリューション定義が同じままである限り、次回ソリューションをトレーニングするときにクラスが復元されます。精度または範囲の目標がまだ達成されない場合は、ソリューションを非アクティブ化するか、ソリューション定義を変更することを検討してください。

通常、除外クラス値を手動で設定する場合は、予測からクラスを除外します。たとえば、ソリューションが十分な精度や範囲を提供しない場合、またはクラスがレビューや承認が必要な他のビジネスロジックをトリガーする場合は、特定のインシデントカテゴリを除外します。

手順

1. 移動先 すべて > 予測インテリジェンス > 分類 > ソリューション.
2. [ML ソリューション] リストで、クラスを除外するソリューションを選択します。
   このソリューションの ステータス は [ソリューション完了] である必要があります。
3. [クラスの信頼性] 関連リストから、除外するクラスを選択します。
4. [クラス信頼性] レコードで、[ 精度範囲ルックアップ ] 埋め込みリストから利用可能な精度と範囲の組み合わせを確認します。
5. 精度 100 と範囲 0 の組み合わせのチェックボックスをオンにします。

   選択できるチェックボックスは 1 つだけです。

6. [選択した行のアクション] コントロールから、[ 値を適用] を選択します。
   精度 /範囲設定 の確認ウィンドウが表示されます。
7. [ OK ] をクリックして変更を確定するか、[ キャンセル] をクリックして破棄します。

タスクの結果

このソリューションでは、次のトレーニングサイクルまでのすべての予測からクラスが除外されます。

次のタスク

このクラスが意味のある予測に寄与しないと判断した場合は、ソリューションを非アクティブ化するか、ソリューション定義を変更することを検討してください。