교육된 분류 솔루션 조정

  • 릴리스 버전: Australia
  • 업데이트 날짜 2026년 03월 12일
  • 소요 시간: 1분

    • 클래스 수준 정밀도와 범위 값을 구성하여 교육된 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 대해 클래스 기록을 생성합니다. 각 클래스 기록에는 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 정밀도와 범위 값을 기반으로 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 범위 조회 포함된 목록에서 사용할 수 있는 정밀도 및 범위 조합을 검토합니다.
    5. 이 클래스를 예측하는 데 사용할 정밀도 및 범위 조합의 확인란을 선택합니다.

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

      표 1. 특수 예측 조합
      예측 결과 정확도 범위
      예측에 클래스 포함 금지 100 0
      예측에 항상 클래스 포함 0 100
    6. 선택한 행 컨트롤에 대한 작업에서 값 적용을 선택합니다.
      시스템에 정밀도/적용 범위 설정 확인 창이 표시됩니다.
    7. 변경을 확인하려면 확인 을 클릭하고, 취소를 취소하려면 취소 를 클릭하십시오.

    다음에 수행할 작업

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