솔루션 교육에서 클래스 제외

모델이 특정 출력 필드 클래스에 대해 예측하지 못하도록 솔루션 교육에서 클래스를 제외합니다. 예를 들어, 특정 인시던트 범주를 폐기하거나 변경하려는 경우 교육에서 제외할 수 있습니다.

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필요한 역할: admin 또는 ml_admin

이 태스크 정보

클래스를 교육에서 제외해도 솔루션에서 제외된 클래스를 사용하는 레코드에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 솔루션 교육에서는 여전히 입력 및 출력 필드 값을 데이터로 사용하고 입력 필드 값을 새 출력 필드 클래스와 일치시키려고 시도합니다. 제외된 클래스 값을 대체할 다른 적절한 클래스가 없는 한 이 시도로 인해 바람직하지 않은 예측 결과가 발생할 수 있습니다.

일반적으로 유효한 출력 필드 값 목록을 변경하는 경우에만 교육에서 클래스를 제외합니다. 예를 들어 한 인시던트 범주를 다른 인시던트 범주로 바꾼 경우 솔루션이 예측에 새 범주만 사용하도록 교육에서 이전 범주를 제외할 수 있습니다.

주:

클래스에 대한 대상 회수를 지정하는 경우 해당 클래스에 대한 레코드 수가 30개 미만인 경우에도 클래스를 교육에서 제외하지 마십시오.

프로시저

1. 다음으로 이동 모두 > 예측 인텔리전스 > 분류 > 솔루션 정의.
   시스템에 현재 솔루션 정의 목록이 표시됩니다.
2. 편집할 솔루션 정의를 선택합니다.
   예를 들어 교육에서 인시던트 범주를 제외하려면 인시던트 분류를 선택합니다.
3. 클래스를 제외하려면 필터를 편집합니다.
   [is one of] 또는 [is not one of] 연산자를 사용하여 특정 클래스를 제외할 수 있습니다.

   예를 들어 Hardware 클래스를 제외하려면 [Category] [is not one of] [Hardware] 조건을 추가합니다.

4. Update & Train(업데이트 및 학습)을 클릭합니다.
   가장 가까운 교육 서비스를 사용하여 교육용 솔루션이 예약됩니다. 교육이 완료되면 솔루션이 첨부 레코드로 업로드됩니다.

결과

솔루션은 모든 예측에서 클래스를 제외합니다.

다음에 수행할 작업

학습된 솔루션 정확도 및 범위 통계량을 검토합니다.