タスクインテリジェンスモデルの評価

  • 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
  • 機械学習モデルのパフォーマンスを評価すると、目的の結果を達成するためのモデルの使用方法とトレーニング方法を決定するのに役立ちます。

    概要

    [モデルの評価] 画面では、モデルのパフォーマンスを評価できます。モデルをトレーニングまたは再トレーニングすると、 [モデルの評価] 画面に、最新のデータに対するモデルの平均パフォーマンスの推定値が表示されます。
    注:
    通常、モデルのパフォーマンスには日々ばらつきがあります。パフォーマンスは、時間の経過とともに推定パフォーマンスに平均化する傾向があります。

    自動入力されたフィールド値の推定数、前回のトレーニング日、サンプルテスト結果を示す [モデルの評価] 画面

    [モデルを評価] 画面では、レコードのサンプルに対する予測の例を表示することもできます。これらの例は予測を示していますが、必ずしもモデルの品質や平均パフォーマンスを反映しているわけではありません。[モデルの評価] 画面に表示される推定値と [ 監視 ] ページのレポートは、はるかに多くのケースから計算されます。

    [モデルを評価] 画面を使用して、各フィールドに対して次のいずれかの設定を選択することもできます。

    • フィールドに予測値を自動入力します。
    • フィールドの予測値に関する推奨事項が提供されます。
    • 監視のみ を行い、フィールドの予測モデルをバックグラウンドでのみ実行します。
    • フィールドの予測をオフにします

    監視モード

    監視モードでは、予測をレコードに適用せずに、フィールドレベルでモデルのパフォーマンスを監視できます。モデルはバックグラウンドでのみ実行され、満足のいくパフォーマンスが得られるまでトレーニングと再トレーニングが可能です。モデルの編集時に [モデルの評価] 画面からモデルフィールドを監視モードに設定できます。

    タスクインテリジェンスアドミンコンソールを使用してモデルのパフォーマンスを表示および追跡できます。「タスクインテリジェンス アナリティクスとモニタリング」を参照してください。