予測からクラスを除外する

精度またはカバー範囲の統計情報が有用性のしきい値を満たさない場合は、予測からクラスを除外します。たとえば、モデルで特定の出力フィールド値を予測しない場合は除外します。

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で十分な精度またはカバー範囲が得られない場合は、特定のインシデントカテゴリを予測から除外できます。

予測からのクラスの除外は、次にソリューションをトレーニングするまで有効です。それでもクラスが十分な精度またはカバレッジ値を提供しない場合は、より良い結果が得られるまでソリューションを非アクティブ化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だけの場合は、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カバー範囲を提供しない場合、またはクラスがレビューまたは承認を必要とする他のビジネスロジックをトリガーするためにクラスを除外します。

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で、除外するクラスを選択します。
4. [Class Confidence] レコードで、[ Precision Coverage Lookups ] 埋め込みリストから利用可能な精度とカバー範囲の組み合わせを確認します。
5. 精度 100 とカバレッジ 0 の組み合わせのチェック ボックスをオンにします。

   オンに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、 値の適用 を選択します。
   [ Precision / Coverage Setting](精度/カバレッジ設定) 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認するか、「 キャンセル」 をクリックして変更を破棄します。

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

このクラスで意味のある予測が生成されないという結論に達した場合は、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。