Examiner les exemples de similarité des solutions

Passez en revue les exemples et les scores de similarité générés pendant la formation à la solution pour déterminer si le seuil du score de similarité est suffisant.

Avant de commencer

• Former une solution de similarité
• Rôle requis : admin ou ml_admin

Pourquoi et quand exécuter cette tâche

L’entraînement à la solution génère des exemples d’enregistrements de données appariés avec un score centile qui représente le degré de similitude entre les deux enregistrements. Plus le score est élevé, plus la similarité est élevée. Un score de 100 indique des enregistrements identiques et un score de 0 indique des enregistrements différents.

La solution renvoie uniquement les résultats de similarité dont le score est supérieur au seuil.

Remarque :

Les filtres de similarité spécifiés dans la définition de la solution ne sont pas appliqués aux exemples de similarité et ne sont appliqués que pendant la prédiction.

Procédure

1. Accédez à la Tout > Intelligence prédictive > Similarité > Solutions.
2. Dans la liste des solutions ML, localisez votre solution et cliquez sur l’icône Recherche de référence.
   
3. Cliquez sur Ouvrir l’enregistrement.
4. Dans la section Liens connexes, cliquez sur Exemples de similarité.
5. Examinez les exemples de similarité et leurs scores de seuil pour déterminer la précision et les niveaux de couverture que vous souhaitez appliquer aux résultats de similarité de votre solution.
   Plus le score de similarité est élevé, plus elle est précise et moins la couverture est étendue. Plus le score de similarité est faible, moins elle est précise et plus la couverture est étendue.
6. En fonction de votre révision, déterminez s’il faut augmenter ou diminuer la valeur du seuil de score de similarité pour votre solution de similarité.

Que faire ensuite

Si vous décidez d’ajuster le score de votre solution de similarité, mettez à jour son seuil de solution de similarité.