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sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする
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    - xanadu

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    - Xanadu で AI を有効にする

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    - platai

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    - Platform


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# トレーニング済みの分類ソリューションの調整

# トレーニング済みの分類ソリューションの調整 {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
* 
* 更新日 2024年08月01日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：2分

クラスレベルの精度と範囲の値を設定することで、トレーニング済みの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設定したい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
{#configure-class-precision-coverage__ul_mbz_ykf_bbb}

## 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、選択可能な精度とカバレッジ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最高の精度と範囲の組み合わせを使用します。別の組み合わせを選択し、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Solutions (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 は \[ソリューション完了\] 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. \[クラスの信頼度\] 関連リストから、設定するクラスを選択します。  
   このソリューションでは、予測を行うことができる出力フィールド値のみがリストされます。出力フィールド値がこのリストにない場合は、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。  
   クラス信頼度レコードが表示されます。
4. \[Precision Coverage Lookups\] 埋め込みリストから利用可能な精度とカバレッジ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カバレッジ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。  
   {#configure-class-precision-coverage__table_bht_qsf_bbb__entry__3}

   | 予測結果 | Precision (精度) | カバー範囲 |
   |-|-|-|
   | 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 |
   [表 : 1. 特別な予測の組み合わせ]

   {#configure-class-precision-coverage__table_bht_qsf_bbb}
6. \[Actions on selected rows (選択した行のアクション)\] コントロールから 、\[Apply Values (値の適用)\] を選択します。  
   \[ Precision / Coverage Setting \] 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。