분류 솔루션 통계 검토

  • 릴리스 버전: Washingtondc
  • 업데이트 날짜 2024년 02월 01일
  • 읽기1분

    • 솔루션 통계 대시보드를 사용하여 분류 솔루션이 각 클래스에 대해 충분한 정밀도와 범위를 가지고 있는지 확인합니다. 새 솔루션 정의 필터로 구성 또는 재교육이 필요한 클래스를 식별합니다.

    시작하기 전에

    • 대시보드가 최적으로 표시되도록 하려면 응답 대시보드를 활성화하거나 기본 대시보드 레이아웃을 변경합니다.
    • 필요한 역할: admin, ml_admin 또는 ml_report_user

    이 태스크 정보

    솔루션 통계 대시보드에는 활성 솔루션의 각 클래스에 대한 정밀도, 범위 및 분포가 나열됩니다. 시스템은 솔루션을 빌드할 때 레코드 수가 가장 많은 클래스를 사용합니다. 예측된 클래스 수는 50개 미만일 수 있으며, 클래스를 자신 있게 예측할 수 있는 솔루션을 빌드하기에 기록 데이터가 충분하지 않은 경우 클래스를 건너뛸 수 있습니다.

    프로시저

    1. 다음으로 이동 모두 > Predictive Intelligence > 분류 > 솔루션 통계레이블이 표시됩니다.
    2. Filter by solution(솔루션별 필터링)에서 통계를 검토하려는 솔루션을 선택합니다.
    3. Filter by version(버전별 필터링)에서 통계를 검토하려는 솔루션 버전을 선택합니다.
    4. 적용을 클릭합니다.
      시스템은 선택한 필터를 기반으로 대시보드를 업데이트합니다.
      분류 솔루션 통계의 막대 그래프
    5. 정밀도, 범위 및 분포 값의 원치 않는 조합이 있는 클래스를 식별합니다.
      예를 들어, 정밀도 또는 적용 범위는 낮지만 분포가 높은 클래스를 식별합니다.
    6. 모델에 포함시키려는 누락된 클래스를 식별합니다.
      예를 들어, 인시던트 분류 솔루션에서 누락된 인시던트 범주를 식별합니다.

    다음에 수행할 작업

    검토한 솔루션이 만족스러우면 이미 활성 상태이며 최신 버전인 경우 사용할 준비가 된 것입니다. 만족스럽지 않은 경우 다른 버전의 솔루션을 선택하고 활성화할 수 있습니다. 또한 허용되는 값을 사용하도록 클래스 정밀도와 범위를 구성하여 솔루션을 조정하고 다시 조정할 수 있습니다.