複数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: Yokohama
  • 更新日 2025年01月30日
  • 所要時間：2分

    • フィールドごとにモデルのパフォーマンスを評価します。

    始める前に

    必要なロール：admin

    このタスクについて

    モデルを作成してテストした後、パフォーマンスを評価して、予測対象をどの程度正確に予測しているかを評価します。複数のフィールドを予測する複数出力モデルでは、各フィールドのパフォーマンスを個別に評価することができます。

    モデルをまだ作成していない場合は、「 Create a model to predict record fields 」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 」を参照して作成します。

    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の作成 」または 「インシデントフィールドモデルを予測するモデルの作成 」の「設定の設定」ステップ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 [予測出力値の名前 ] 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に対してオープンなリストコントロール
    4. [正しく予測済み] が true のレコード数を合計レコード数で除算します。
      これは、特定のフィールドの精度を表します。
    5. 精度を計算するフィールドごとに、ステップ 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. 次のように移動する。 カスタマーサービスのタスクインテリジェンス > モニタリング アプリケーションナビゲーターで

        [監視] 画面では、チャートに表示するモデル、フィールド、および日付範囲を選択できます。精度は、自動入力される上位の値または上位 3 つの推奨事項が正しいかどうかに基づいて測定されます。

        モデルのパフォーマンスチャートをフィールドレベルで表示するオプションが表示されているモニタリング画面。

      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範囲内である場合は、モデルを監視モードからリアルタイム予測に移行して展開します。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、 タスクインテリジェンスモデルの編集 を参照してください。