다중 출력 모델에 대한 필드 수준 정확도 평가

필드별로 모델의 성능을 평가합니다.

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필요한 역할: 관리자

이 태스크 정보

모델을 만들고 테스트한 후에는 성능을 평가하여 예측하려는 내용을 모델이 얼마나 잘 예측하고 있는지 평가합니다. 다중 필드를 예측하는 다중 출력 모델의 경우, 각 필드의 성과를 개별적으로 평가할 수 있습니다.

모델을 Create a model to predict record fields 아직 생성하지 않은 경우 또는 모델을 생성하여 인시던트 필드를 예측 하여 모델을 만듭니다.

모델이 모니터링 모드여야 합니다. 모델 평가 화면에서 모니터링 모드를 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 케이스 필드 예측 모델 생성 또는 모델을 생성하여 인시던트 필드 예측 모델의 기본 설정 지정 단계를 참조하십시오.

프로시저

1. 애플리케이션 네비게이터에 ml_predictor_results_task.list를 입력하여 예측 결과(ml_predictor_results_task)로 이동합니다.
2. 예측된 출력 값 필터링: 평가하려는 필드 이름에 대한 이름(예: "제품" 또는 "범주").
3. 화면 왼쪽 위 모서리에 있는 목록 컨트롤 아이콘을 선택하여 올바른 예측 을 기준으로 목록을 그룹화합니다.
   
4. '정확히 예측'이 true인 기록의 수를 총 기록 수로 나눕니다.
   이는 특정 필드에 대한 정확도를 나타냅니다.
5. 정확도를 계산할 각 필드에 대해 2-4단계를 수행합니다.
6. 옵션: 모니터링 화면에서 모델의 성능을 확인합니다.
   1. 다음으로 이동 고객 서비스용 작업 인텔리전스 > 모니터링 을 클릭합니다.

      모니터링 화면에서는 차트에 표시할 모델, 필드 및 날짜 범위를 선택할 수 있습니다. 정확도는 상위 자동 입력된 값 또는 상위 3개 권장 사항이 올바른지 여부에 따라 측정됩니다.

      

   2. 모델을 선택합니다.
   3. 필드의 출력 열을 선택합니다.
   4. 날짜 범위를 선택합니다.

다음에 수행할 작업

각 필드의 정확도가 허용 가능한 경우 모델을 모니터링 모드에서 실시간 예측으로 전환하고 배포합니다. 특정 필드의 정확도가 허용되지 않는 경우 모델에서 해당 출력 필드를 제거하고 재교육 및 배포할 수 있습니다. 모델 편집에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 작업 인텔리전스 모델 편집 .