マルチ出力モデルのフィールドレベルの精度の評価

  • リリースバージョン: Washingtondc
  • 更新日 2024年02月01日
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    • フィールド別にモデルのパフォーマンスを評価します。

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    このタスクについて

    モデルを作成してテストした後、そのパフォーマンスを評価して、予測対象がどの程度正確に予測されているかを評価します。複数のフィールドを予測するマルチ出力モデルの場合、各フィールドのパフォーマンスを個別に評価できます。

    まだモデルを作成していない場合は、「インシデントフィールドを予測するためのモデルの作成」を参照Create a model to predict record fieldsして作成してください。

    モデルは監視モードである必要があります。[モデルの評価] 画面で監視モードを設定できます。詳細については、「 ケースフィールド予測モデルを作成する 」または 「インシデントフィールドを予測するモデルを作成する 」の「設定を行う」の手順を参照してください。

    手順

    1. アプリケーションナビゲーターに「ml_predictor_results_task.list」と入力して、予測結果 (ml_predictor_results_task) に移動します。
    2. 「製品」や「カテゴリ」など、評価するフィールドの名前の [ 予測出力値名] をフィルタリングします。
    3. 画面の左上隅にあるリストコントロールアイコンを選択して、[ 正しく予測済み ] でリストをグループ化します。
      正しく予測されたグループ別に開かれているリストコントロール
    4. 正しく予測済みが true であるレコードの数をレコードの合計数で割ります。
      これは、特定のフィールドの精度を表します。
    5. 精度を計算する各フィールドについて、手順 2 〜 4 に従います。
    6. オプション: [監視] 画面でモデルのパフォーマンスを表示します。
      1. 移動先 カスタマーサービスのタスクインテリジェンス > Monitoring アプリケーションナビゲーターで

        [監視] 画面では、グラフに表示するモデル、フィールド、および日付範囲を選択できます。精度は、自動入力された上位の値または上位 3 つの推奨事項のどちらが正しいかに基づいて測定されます。

        フィールドレベルでモデルパフォーマンスチャートを表示するオプションが表示されている監視画面。

      2. [モデル] を選択します。
      3. フィールドの出力列を選択します。
      4. 日付範囲を選択します。

    次のタスク

    各フィールドの精度が許容できる場合は、モデルを監視モードからリアルタイム予測に移行してデプロイします。特定のフィールドの精度が許容できない場合は、その出力フィールドをモデルから削除し、再トレーニングして展開できます。モデルの編集の詳細については、「」を参照してください モデルの編集タスクインテリジェンス 。