Examiner les exemples de similarité des solutions
Examinez les exemples de similarité générés au cours de la formation sur la solution pour déterminer si le seuil du score de similarité répond à vos besoins professionnels.
Avant de commencer
- Former une solution de similarité
- Rôle requis : ml_admin ou admin
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
La formation à la solution génère un ensemble d’exemples d’enregistrements appariés. Chaque paire comprend un score centile qui estime le degré de similitude entre les deux enregistrements. Plus le score est élevé, plus la similarité est élevée, comme suit :
- Un score de 100 indique des enregistrements identiques.
- Un score de 0 indique des enregistrements différents.
Une solution déployée renvoie des enregistrements uniquement lorsque le score est supérieur à la valeur du seuil de score de similarité :
- Plus la valeur de seuil est élevée, plus la précision est élevée et plus la couverture est faible.
- Plus la valeur de seuil est basse, plus la précision est faible et plus la couverture est élevée.
Sur les instances séparées par domaine, la procédure suivante affiche les enregistrements de tous les domaines pour les administrateurs ML. Toutefois, lorsque des solutions sont appliquées dans vos formulaires et flux, les prédictions de similarité sont sensibles au domaine. Les exemples provenant d’autres domaines sur l’instance ne sont pas affichés pour les utilisateurs.
Remarque :
Les filtres de similarité spécifiés dans la définition de la solution ne sont pas appliqués aux exemples de similarité et ne sont appliqués que pendant la prédiction.