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、クラス再現率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、メールクラスでトレーニングするすべてのレコードについて、このソリューションパラメーターを 90% の精度に設定し、適用します。

始める前に

注:

ML ソリューションの詳細設定の構成はオプションです。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しているテクノロジーについて十分な情報を得ていること、およびテクノロジーが提供するもの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を使用すると、ソリューションのトレーニングを特定のクラスにバイアスをかけるように誘導できます。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における重要なユースケースになる可能性があります。このような状況では、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しても問題ない場合もあります。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、リコールメトリクスの値を高くする必要があります。これにより、精度と範囲の割合が低くなる可能性があります。

手順

1. 次のように移動する。 All (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. 保存された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. [ソリューションの詳細設定] タブのフォームの [関連リンク] セクションで、[ 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取り消し値を追加] を選択します。

      

5. [Submit (送信)] を選択します。
   [詳細ソリューション設定] 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. 取り消し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. 取り消しの値を入力します。
      RecallValue に 90 を入力します。
   ここでは、ターゲットクラスとして Phish 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)] を選択します。

   結果： クラスの取り消しは分類ソリューション用に構成されます。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

• トレーニング済み分類ソリューションのターゲットメトリクスの設定

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