다중 출력 모델에 대한 필드 수준 정확도 평가

  • 릴리스 버전: Washingtondc
  • 업데이트 날짜 2024년 02월 01일
  • 읽기1분
  • 필드별로 모델의 성능을 평가합니다.

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    이 태스크 정보

    모델을 만들고 테스트한 후에는 성능을 평가하여 예측하려는 내용을 얼마나 잘 예측하는지 평가합니다. 여러 필드를 예측하는 다중 출력 모델의 경우 각 필드의 성능을 개별적으로 평가할 수 있습니다.

    모델을 아직 생성하지 않은 경우 모델을 생성하거나 모델을 생성하여 인시던트 필드를 예측하여 모델을 Create a model to predict record fields 생성합니다.

    모델이 모니터링 모드여야 합니다. 모델 평가 화면에서 모니터링 모드를 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 케이스 필드 예측 모델 생성 또는 인시던트 필드 모델을 예측할 모델 생성 의 기본 설정 단계를 참조하십시오.

    프로시저

    1. 애플리케이션 내비게이터에 ml_predictor_results_task.list를 입력하여 예측 결과(ml_predictor_results_task)로 이동합니다.
    2. 예측된 출력 값 필터링 " 제품" 또는 "범주"처럼 평가하려는 필드의 이름에 대한 이름입니다.
    3. 화면의 왼쪽 상단 모서리에 있는 목록 컨트롤 아이콘을 선택하여 정확히 예측 됨을 기준으로 목록을 그룹화합니다.
      그룹화 기준에 열린 목록 컨트롤 정확히 예측됨
    4. 정확히 예측됨이 true인 기록 수를 총 기록 수로 나눕니다.
      이는 특정 필드에 대한 정확도를 나타냅니다.
    5. 정확도를 계산할 각 필드에 대해 2-4단계를 수행합니다.
    6. 옵션: 모니터링 화면에서 모델의 성능을 확인합니다.
      1. 다음으로 이동 고객 서비스용 작업 인텔리전스 > 모니터링 애플리케이션 내비게이터에서.

        모니터링 화면에서 차트에 표시할 모델, 필드 및 날짜 범위를 선택할 수 있습니다. 정확도는 상위 자동 입력된 값 또는 상위 3개 권장 사항이 올바른지 여부에 따라 측정됩니다.

        필드 수준에서 모델 성능 차트를 볼 수 있는 옵션을 보여주는 모니터링 화면입니다.

      2. 모델을 선택합니다.
      3. 필드의 출력 열을 선택합니다.
      4. 날짜 범위를 선택합니다.

    다음에 수행할 작업

    각 필드의 정확도가 허용 가능한 경우 모델을 모니터링 모드에서 실시간 예측으로 전환하고 배포합니다. 특정 필드의 정확도가 허용되지 않는 경우 모델에서 해당 출력 필드를 제거하고 다시 학습하고 배포할 수 있습니다. 모델 편집에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 작업 인텔리전스 모델 편집 .