예측에서 클래스 제외

정밀도 또는 범위가 만족스럽지 않은 경우 예측에서 클래스를 제외합니다. 클래스를 제외하면 분류 모델이 특정 출력 필드 값을 예측할 수 없습니다.

시작하기 전에

• 제외하려는 출력 필드 값이 있는 솔루션 정의를 교육합니다.
• 필요한 역할: admin 또는 ml_admin

이 태스크 정보

분류 솔루션의 테스트 및 개선의 일환으로 출력 클래스를 제외하여 모델의 결과에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.

예측에서 클래스를 제외하는 것은 일시적입니다. 솔루션 정의가 동일하게 유지되는 한 다음에 솔루션을 교육할 때 클래스가 복원됩니다. 정밀도 또는 범위 목표가 여전히 충족되지 않으면 솔루션을 비활성화하거나 솔루션 정의를 변경하는 것이 좋습니다.

일반적으로 사용자가 제외된 클래스 값을 수동으로 설정하도록 하려면 예측에서 클래스를 제외합니다. 예를 들어, 솔루션이 충분한 정밀도 또는 범위를 제공하지 않는 경우, 또는 클래스가 검토 또는 승인이 필요한 다른 비즈니스 논리를 트리거하기 때문에 특정 인시던트 범주를 제외합니다.

프로시저

1. 다음으로 이동 모두 > 예측 인텔리전스 > 분류 > 솔루션.
2. ML 솔루션 목록에서 클래스를 제외할 솔루션을 선택합니다.
   이 솔루션은 솔루션 완료상태여야 합니다.
3. 클래스 신뢰도 관련 목록에서 제외할 클래스를 선택합니다.
4. 클래스 신뢰도 기록의 정밀도 범위 조회 포함된 목록에서 사용할 수 있는 정밀도 및 범위 조합을 검토합니다.
5. 정밀도 100과 범위 0 조합에 대한 확인란을 선택합니다.

   확인란을 하나만 선택할 수 있습니다.

6. 선택한 행에 대한 작업 컨트롤에서 값 적용을 선택합니다.
   시스템에 정밀도/적용 범위 설정(Precision / Coverage Setting ) 확인 창이 표시됩니다.
7. 확인을 클릭하여 변경 내용을 확인하거나 취소를 클릭하여 취소합니다.

결과

솔루션은 다음 학습 주기까지 모든 예측에서 클래스를 제외합니다.

다음에 수행할 작업

이 클래스가 의미 있는 예측에 기여하지 않는다고 결론을 내리면 솔루션을 비활성화하거나 솔루션 정의를 변경하는 것이 좋습니다.