分類ソリューションのクラス取り消しの構成

データをトレーニングする前に、クラス取り消しパラメーターを作成して ML ソリューションに適用します。たとえば、Email クラスでトレーニングするすべてのレコードに対して、このソリューションパラメーターを 90% の精度に設定して適用します。

始める前に

注:

ML ソリューションの詳細設定の構成はオプションです。これらの設定のいずれかを構成する場合は、ソリューションで有効にしているテクノロジーについて十分な情報を入手し、そのテクノロジーが提供するものからメリットを得るユースケースがあることを確認してください。

• 分類ソリューション定義を作成して保存するか、既存の定義を使用します。
• 必要なロール:admin または ml_admin

このタスクについて

クラス取り消しソリューションパラメーターを使用すると、ソリューションのトレーニングを特定のクラスにバイアスするように誘導できます。たとえば、受信メールをフィッシングとして分類するかどうかは、セキュリティ関連の機械学習ソリューションの重要なユースケースになる可能性があります。このような状況では、すべてのフィッシングを特定することが非常に重要です。時々、フィッシング以外のものをフィッシングとして報告しても問題ない場合があります。ただし、本物のフィッシングを非フィッシングとして分類することはできません。このような状況では、再現率メトリクスを高い値にする必要があります。これにより、精度と範囲の割合が低くなる可能性があります。

手順

1. 移動先 すべて > 予測インテリジェンス > 分類 > ソリューション定義.
2. 保存された分類ソリューション定義フォームを開きます。
   このシナリオ例では、まだトレーニングしていない [インシデント分類ソリューション定義] フォームを使用します。

   

3. フォームの [関連リンク] セクションの [ソリューションの詳細設定] タブで、[ 新規] をクリックします。

   

4. パラメーターレコードを作成します。
   1. [ ソリューションパラメーター] フィールドで、検索アイコンをクリックします。
   2. [ML ソリューションパラメーター] 画面で、[ トレーニング中にクラス取り消し値を追加] を選択します。

      

5. [送信] をクリックします。
   詳細ソリューション設定レコードが表示されます。

   

6. [ユーザー入力] フィールドを設定します。
   1. リコール値を追跡するクラス名を入力します。
      このシナリオでは、ClassName に「Phish」と入力します。
   2. 取り消し値を入力します。
      RecallValue に 90 を入力します。
   ここでは、ターゲットクラスとして 「フィッシング 」を指定しています。 95 は、ソリューショントレーニング中にシステムに提供するよう要求している再現率です。

   

7. [送信] をクリックします。

   結果: クラス取り消しは、分類ソリューションに対して構成されます。そのソリューションパラメーターは、分類ソリューション定義フォームの [詳細ソリューション設定] タブに表示されます。

   

次のタスク

保存した分類ソリューションをトレーニングします。

関連概念

• トレーニング済み分類ソリューションのターゲットメトリクスの構成

関連タスク

• 分類ソリューションの作成とトレーニング
• ソリューション用の TF-IDF の設定