分類ソリューションのクラスリコールの構成

データをトレーニングする前に、クラスリコールパラメーターを作成して ML ソリューションに適用します。たとえば、Email クラスでトレーニングするすべてのレコードに対して、このソリューションパラメーターを 90% の精度に設定して適用します。

始める前に

注:

ML ソリューションの詳細設定はオプションです。これらの設定のいずれかを構成する場合は、ソリューションで有効にするテクノロジについて十分な情報が得られていること、およびテクノロジが提供する機能からメリットを得るユース ケースがあることを確認してください。

• 分類ソリューション定義を作成して保存するか、既存の分類ソリューション定義を使用します。
• 必要なロール：admin または ml_admin

このタスクについて

クラスリコールソリューションパラメーターにより、特定のクラスをバイアスするソリューションのトレーニングを操作できます。たとえば、受信メールをフィッシングとして分類するかどうかは、セキュリティ関連の機械学習ソリューションの重要なユースケースになる可能性があります。この状況では、すべてのフィッシングを識別することが非常に重要であり、非フィッシングをフィッシングとして報告することがあります。ただし、実際のフィッシングは非フィッシングとして分類されるべきではありません。このような状況では、再現率測定基準を高い値にする必要があり、これにより精度とカバー範囲のパーセンテージが低くなる可能性があります。

手順

1. 移動先 すべて > 予測インテリジェンス > 分類 > ソリューション定義.
2. 保存済みの分類ソリューション定義フォームを開きます。
   この例のシナリオでは、まだトレーニングしていないインシデント分類ソリューション定義フォームを使用します。

   

3. フォームの [関連リンク] セクションにある [ソリューションの詳細設定] タブで、[ 新規] をクリックします。

   

4. パラメーターレコードを作成します。
   1. [ソリューションパラメーター] フィールドで、検索アイコンをクリックします。
   2. [ML ソリューション パラメーター] 画面で、 [ トレーニング中にクラスのリコール値を追加する] を選択します。

      

5. [Submit (送信)] をクリックします。
   [ソリューションの詳細設定] レコードが表示されます。

   

6. [ユーザー入力] フィールドを設定します。
   1. 再現率の値を追跡するクラス名を入力します。
      このシナリオでは、ClassName に「Phish」と入力します。
   2. リコール値を入力します。
      [RecallValue] に「90」と入力します。
   ここでは、ターゲットクラスとして フィッシング を指定しています。 95 は、ソリューショントレーニング中にシステムに提供するように要求しているリコール率です。

   

7. [Submit (送信)] をクリックします。

   結果： クラスリコールは、分類ソリューションに合わせて構成されます。そのソリューションパラメーターは、分類ソリューション定義フォームの [ソリューションの詳細設定] タブに表示されます。

   

次のタスク

保存した分類ソリューションをトレーニングします。

関連概念

• トレーニング済みの分類ソリューションのターゲット測定基準の構成

関連タスク

• 分類ソリューションの作成とトレーニング
• ソリューションの TF-IDF の構成