---
sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/xanadu/intelligent-experiences

 Release :

    - xanadu

ft:locale :

    - ja-JP

ft:publication_title :

    - Xanadu で AI を有効にする

ft:clusterId :

    - platai

bundleId :

    - platai

workflow :

    - Platform


---

# 予測からクラスを除外する

# 予測からクラスを除外する {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
* 
* 更新日 2024年08月01日
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：1分

精度またはカバレッジ統計情報が有用性のしきい値を満たしていない場合は、クラスを予測から除外します。たとえば、モデルで特定の出力フィールド値を予測させない場合は、その値を除外します。

## 始める前に

* 出力フィールド値を除外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
{#exclude-class-from-prediction__ul_mbz_ykf_bbb}

## このタスクについて

分類ソリューションで十分な精度やカバー範囲が得られない場合は、特定のインシデントカテゴリを予測から除外できます。

予測からのクラスの除外は、次にソリューションをトレーニングするまで有効です。それでもクラスが十分な精度やカバレッジ値を提供しない場合は、より良い結果が得られるまでソリューションを無効にすることを検討できます。

通常、除外するクラスの値を手動で設定する場合にのみ、予測からクラスを除外します。たとえば、ソリューションが十分な精度や範囲を提供しない場合、またはクラスがレビューまたは承認を必要とする他のビジネスロジックをトリガーする場合、クラスを除外します。

## 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).
2. \[ML ソリューション\] リストで、クラスを除外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。
3. \[クラスの信頼度\] 関連リストで、除外するクラスを選択します。
4. クラス信頼度レコードで、\[ Precision Coverage Lookups \] 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. 精度 100 とカバレッジ 0 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。
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。

## タスクの結果

ソリューションは、次のトレーニングサイクルまですべての予測からクラスを除外します。

## 次のタスク

このクラスで意味のある予測が生成されないという結論に達した場合は、ソリューションを無効にするか、ソリューション定義を変更することを検討してください。