分類予測結果を経時的に追跡

  • リリースバージョン: Xanadu
  • 更新日 2024年08月01日
  • 所要時間:1分
  • 予測結果ダッシュボードを使用して、分類ソリューションの予測が時間の経過とともに改善されているかどうかを判断します。改良または再トレーニングが必要なソリューションを特定します。

    始める前に

    • 必要なロール:admin、ml_admin、または ml_report_user

    このタスクについて

    予測結果ダッシュボードは、分類ソリューションのカバレッジ、精度、再現率を経時的にレポートします。

    Xanadu リリースでは、このダッシュボードは ネクストエクスペリエンス UI に移行されました。以前のリリースからアップグレードする顧客は、現在のダッシュボードから コア UI バージョンにアクセスできます。Next Experience UI に表示される分類ソリューションの予測結果ダッシュボード。

    予測結果ダッシュボードでは、統計は過去 30 日間の平均と日次の 2 つの時間枠で提供されます。インジケーター coverageprecision、および recall は次のように定義されます。
    表 : 1. 予想結果インジケーター
    レポートタイプ 定義
    カバー範囲 試行された予測の合計数のうち、結果をもたらした予測の割合。
    Precision (精度) レポートがクローズされたときに予測値がフィールドの最終値と同じであった予測の割合。
    取り消し 試行された予測総数のうち、結果をもたらした正しい予測の割合。

    手順

    1. 移動先 すべて > 予測インテリジェンス > 分類 > 予想結果レポート.
    2. [予測結果] ダッシュボードの [ソリューションでフィルター] プロンプトで、確認するソリューション統計情報を選択します。
      選択したソリューションに基づいてダッシュボードが更新されます。
    3. 例外範囲、精度、または再現率の値を持つクラスを特定します。
      たとえば、カバレッジ、精度、再現率が時間の経過とともに低下しているソリューションを特定します。

    次のタスク

    必要に応じてクラスを含めたり除外したりして、ソリューション定義フィルターを絞り込みます。更新後、ソリューションを再トレーニングします。