トレーニング済み分類ソリューションの調整

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2026年03月12日
  • 所要時間:1分
  • クラスレベルの精度と範囲値を構成して、トレーニング済み分類ソリューションのパフォーマンスを調整します。

    始める前に

    • 出力フィールド値を構成するソリューション定義をトレーニングします。
    • 必要なロール:admin または ml_admin

    このタスクについて

    システムは、予測可能な出力フィールド値ごとに クラス レコードを作成します。各クラスレコードには、選択可能な精度と範囲の組み合わせのリストが含まれています。デフォルトでは、ソリューションは利用可能な精度と範囲の最高の組み合わせを使用します。別の組み合わせを選択して、許容可能な精度と範囲値に基づいて予測を絞り込むことができます。

    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.
      利用可能なソリューションのリストが表示されます。
    2. クラスを構成するソリューションを選択します。
      このソリューションの ステータス[ソリューション完了] である必要があります。
      ソリューションレコードが表示されます。
    3. [クラスの信頼性] 関連リストから、構成するクラスを選択します。
      ソリューションは、予測を行うことができる出力フィールド値のみを一覧表示します。このリストに出力フィールド値がない場合は、ソリューション定義フィルターを更新して、この出力フィールド値により多くのデータを提供し、ソリューションを再トレーニングします。
      クラス信頼性レコードが表示されます。
    4. [ 精度範囲ルックアップ ] 埋め込みリストから利用可能な精度と範囲の組み合わせを確認します。
    5. このクラスの予測に使用する精度と範囲の組み合わせのチェックボックスをオンにします。

      選択できるチェックボックスは 1 つだけです。一部の組み合わせでは、特別な予測結果が生成されます。

      表 : 1. 特別な予測の組み合わせ
      予測結果 精度 範囲
      予測にクラスを含めない 100 0
      予測に常にクラスを含める 0 100
    6. [選択した行のアクション] コントロールから、[ 値を適用] を選択します。
      精度 /範囲設定 の確認ウィンドウが表示されます。
    7. [ OK ] をクリックして変更を確定するか、[ キャンセル] をクリックして破棄します。

    次のタスク

    このクラスの予測をテストして、システムが許容できる結果を生成することを確認します。