複数出力モデルのフィールドレベルの精度の評価

フィールド別にモデルのパフォーマンスを評価します。

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このタスクについて

モデルを作成してテストした後、そのパフォーマンスを評価して、予測したい内容をどの程度正確に予測しているかを評価します。複数のフィールドを予測する複数出力モデルでは、各フィールドのパフォーマンスを個別に評価することができます。

モデルをまだ作成していない場合は、「 Create a model to predict record fields 」または「 モデルを作成してインシデントフィールドを予測する」 を参照してモデルを作成します。

モデルが監視モードである必要があります。[モデルを評価 (Assess Your Model)] 画面で監視モードを設定できます。詳細については、「 ケースフィールド予測モデルを作成する 」または「 インシデントフィールドを予測するモデルを作成する 」モデルの「設定を設定する」ステップを参照してください。

手順

1. アプリケーションナビゲーターに「ml_predictor_results_task.list」と入力して、予測結果 (ml_predictor_results_task) に移動します。
2. 「product」や「category」など、評価するフィールドの名前の予測 出力値を フィルタリングします。
3. 画面の左上隅にあるリストコントロールアイコンを選択して、[ 正しく予測] 順にリストをグループ化します。
   
4. 正しく予測済みが true であるレコードの数を合計レコード数で割ります。
   これは、特定のフィールドの精度を表します。
5. 精度を計算するフィールドごとに手順 2 〜 4 を実行します。
6. オプション: [監視] 画面でモデルのパフォーマンスを表示します。
   1. 移動先 カスタマーサービスのタスクインテリジェンス > Monitoring アプリケーションナビゲーター内。

      [監視] 画面では、チャートに表示するモデル、フィールド、および日付範囲を選択できます。精度は、自動入力された上位の値または上位 3 件の推奨事項が正しいかどうかに基づいて測定されます。

      

   2. [モデル] を選択します。
   3. フィールドの出力列を選択します。
   4. 日付範囲を選択します。

次のタスク

各フィールドの精度が許容できる場合は、モデルを監視モードからリアルタイム予測に移行して展開します。特定のフィールドの精度が許容できない場合は、その出力フィールドをモデルから削除し、再トレーニングして展開できます。モデルの編集の詳細については、「 タスクインテリジェンスモデルの編集 」を参照してください。