タスクインテリジェンスモデルの評価

機械学習モデルのパフォーマンスを評価すると、望ましい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。

[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した後、[モデルの評価] 画面には、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:

モデルのパフォーマンスに日々変動が見られるのは普通のことです。パフォーマンスは、時間の経過とともに推定されるパフォーマンスに平均化される傾向があります。

[モデルの評価] 画面では、レコードのサンプルの予測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と平均的な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] 画面で提供される推定値と [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。

[モデルの評価] 画面を使用して、フィールドごとに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。

モニタリングモード

監視モードを使用すると、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。