학습된 분류 솔루션 조정

클래스 수준 정밀도와 범위 값을 구성하여 학습된 분류 솔루션의 성능을 조정합니다.

시작하기 전에

• 구성하려는 출력 필드 값이 포함된 솔루션 정의를 교육합니다.
• 필요한 역할: admin 또는 ml_admin

이 태스크 정보

시스템은 예측할 수 있는 각 출력 필드 값에 대한 클래스 레코드를 생성합니다. 각 클래스 레코드에는 선택할 수 있는 정밀도 및 범위 조합 목록이 포함되어 있습니다. 기본적으로 솔루션은 사용 가능한 정밀도와 범위의 가장 높은 조합을 사용합니다. 다른 조합을 선택하여 허용 가능한 정밀도 및 범위 값을 기준으로 예측을 구체화할 수 있습니다.

프로시저

1. 다음으로 이동 모두 > 예측 인텔리전스 > 분류 > 솔루션.
   시스템에 사용 가능한 솔루션 목록이 표시됩니다.
2. 클래스를 구성하려는 솔루션을 선택합니다.
   이 솔루션은 솔루션 완료상태여야 합니다.
   시스템에 솔루션 기록이 표시됩니다.
3. 클래스 신뢰도 관련 목록에서 구성할 클래스를 선택합니다.
   솔루션은 예측할 수 있는 출력 필드 값만 나열합니다. 이 목록에서 출력 필드 값이 누락된 경우 솔루션 정의 필터를 업데이트하여 이 출력 필드 값에 대한 더 많은 데이터를 제공하고 솔루션을 다시 교육합니다.
   시스템에 클래스 신뢰도 기록이 표시됩니다.
4. 정밀도 검사 조회 포함된 목록에서 사용할 수 있는 정밀도 및 범위 조합을 검토합니다.
5. 이 클래스에 대한 예측을 수행하는 데 사용할 정밀도 및 범위 조합의 확인란을 선택합니다.

   확인란은 하나만 선택할 수 있습니다. 일부 조합은 특수 예측 결과를 생성합니다.

   표 1. 특수 예측 조합

   예측 결과	정확도	범위
   예측에 클래스를 포함하지 않음	100	0
   예측에 항상 클래스 포함	0	100

6. Actions on selected rows(선택한 행에 대한 작업) 컨트롤에서 Apply Values(값 적용)를 선택합니다.
   시스템에 정밀도/커버리지 설정 확인 창이 표시됩니다.
7. 확인을 클릭하여 변경 내용을 확인하거나 취소를 클릭하여 취소합니다.

다음에 수행할 작업

이 클래스에 대한 예측을 테스트하여 시스템이 허용 가능한 결과를 생성하는지 확인합니다.