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sourceDocument: Australie : activer l’IA
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    - Australie : activer l’IA

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    - Platform


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# Configurer le rappel de classe pour une solution de classification

# Configurer le rappel de classe pour une solution de classification {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Australia
* 
* Mis à jour 12 mars 2026
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 minutes de lecture

Créez et appliquez un paramètre de rappel de classe à une solution ML avant d'entraîner ses données. Par exemple, vous définissez et appliquez ce paramètre de solution à 90 % de rappel pour tous les enregistrements de la classe E-mail.

## Avant de commencer

Remarque :  
L'utilisation de paramètres avancés dans vos solutions ML est facultative. Si vous choisissez d'implémenter l'un de ces paramètres, assurez-vous d'être bien informé sur la technologie que vous activez dans la solution et que vous disposez d'un cas d'utilisation qui bénéficie de ce que la technologie offre.

* Créez et enregistrez une définition de solution de classification ou utilisez une définition existante.
* Rôle requis : admin ou ml_admin
{#configure-class-recall-for-classification-solution__ul_clq_rxs_1kb}

## Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Le paramètre de solution de rappel de classe vous permet d'orienter l'entraînement d'une solution pour biaiser une classe spécifique. Par exemple, classer un e-mail entrant comme un hameçonnage ou non peut être un cas d'utilisation important dans une solution d'apprentissage machine liée à la sécurité. Dans cette situation, il est très important d'identifier chaque Phish, et il peut être acceptable de signaler occasionnellement un autre Phish comme Phish. Cependant, aucun Phish réel ne doit être classé comme un non-Phish. Dans de telles situations, la mesure de rappel doit avoir une valeur élevée pour minimiser les faux négatifs. Des valeurs de rappel élevées peuvent entraîner des pourcentages plus faibles pour la précision et la couverture.

Vous pouvez appliquer une valeur de rappel à une classe par définition de solution.

## Procédure

1. Accédez à la TousIntelligence prédictiveClassificationDéfinitions des solutions.
2. Ouvrez un formulaire de définition de solution de classification enregistré.  
   Dans cet exemple, vous utilisez un formulaire de définition de solution de catégorisation des incidents que vous n'avez pas encore formé.  
3. Dans l'onglet Paramètres de solution avancée de la section Liens connexes du formulaire, sélectionnez Nouveau.  
4. Créez un enregistrement de paramètre.
   1. Dans le champ Paramètres de solution , sélectionnez l'icône de recherche.
   2. Dans l'écran Paramètres de solution ML, sélectionnez Ajouter une valeur de rappel de classe pendant la formation.  

   {#configure-class-recall-for-classification-solution__substeps_ow5_5tj_zjb}  
   L'enregistrement de paramètre de solution avancée \[ml_advanced_solution_settings\] s'affiche.  
5. Ajoutez vos valeurs dans le champ Entrées de l'utilisateur , au format <kbd class="ph userinput">ClassName&nbsp;:RecallValue</kbd>.
   1. Entrez le nom de la classe pour laquelle vous souhaitez spécifier une valeur de rappel.  
      Dans ce scénario, vous saisissez <kbd class="ph userinput">Phish</kbd> pour le ClassName.
   2. Saisissez deux points (:), puis la valeur Rappel.  
      Entrez <kbd class="ph userinput">95</kbd> pour la RecallValue dans l'exemple de scénario.

   {#configure-class-recall-for-classification-solution__substeps_gt3_kyp_bkb}  
   En d'autres termes, vous spécifiez Phish comme classe cible, et 95 est le pourcentage de rappel que vous demandez au système de fournir pendant la formation à la solution (<kbd class="ph userinput">Phish&nbsp;:95</kbd>).  
6. Sélectionnez Soumettre.  
   Résultat: Le rappel de classe est configuré pour votre solution de classification. Son paramètre de solution s'affiche dans l'onglet Paramètres de solution avancée de votre formulaire de définition de solution de classification.  

## Que faire ensuite

Formez votre solution de classification enregistrée afin que vos mises à jour soient incorporées.
**Concepts associés**   

* [Configuration des mesures cibles pour une solution de classification formée](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/qsNLyJGua43TYjfg0H_n2w "Définissez des valeurs pour la précision, la couverture et les statistiques de rappel pour une solution de machine learning formée.")  
**Tâches associées**   

* [Créer et former une solution de classification](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/tuFinMpIAi7MtruFYDAUJA "Spécifiez les enregistrements utilisés pour former une solution de classification, les champs qui déclenchent une prédiction et la fréquence à laquelle vous souhaitez reformer votre solution.")
* [Configurer TF-IDF pour les solutions](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CvPR3WLjrqetrd5Cpl0_cQ "Appliquez l’encodage TF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency) aux solutions de classification, de mise en grappe ou de similarité pour Intelligence prédictive.")