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sourceDocument: Xanadu AI 활성화
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    - Xanadu AI 활성화

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# 솔루션 교육에서 클래스 제외

# 솔루션 교육에서 클래스 제외 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
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* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 1분

모델이 특정 출력 필드 클래스에 대해 예측하지 못하도록 솔루션 교육에서 클래스를 제외합니다. 예를 들어, 특정 인시던트 범주를 폐기하거나 변경하려는 경우 교육에서 제외할 수 있습니다.

## 시작하기 전에

필요한 역할: admin 또는 ml_admin

## 이 태스크 정보

클래스를 교육에서 제외해도 솔루션에서 제외된 클래스를 사용하는 레코드에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 솔루션 교육에서는 여전히 입력 및 출력 필드 값을 데이터로 사용하고 입력 필드 값을 새 출력 필드 클래스와 일치시키려고 시도합니다. 제외된 클래스 값을 대체할 다른 적절한 클래스가 없는 한 이 시도로 인해 바람직하지 않은 예측 결과가 발생할 수 있습니다.

일반적으로 유효한 출력 필드 값 목록을 변경하는 경우에만 교육에서 클래스를 제외합니다. 예를 들어 한 인시던트 범주를 다른 인시던트 범주로 바꾼 경우 솔루션이 예측에 새 범주만 사용하도록 교육에서 이전 범주를 제외할 수 있습니다.  
주:  
클래스에 대한 대상 회수를 지정하는 경우 해당 클래스에 대한 레코드 수가 30개 미만인 경우에도 클래스를 교육에서 제외하지 마십시오.

## 프로시저

1. 다음으로 이동 모두예측 인텔리전스분류솔루션 정의.  
   시스템에 현재 솔루션 정의 목록이 표시됩니다.
2. 편집할 솔루션 정의를 선택합니다.  
   예를 들어 교육에서 인시던트 범주를 제외하려면 인시던트 분류를 선택합니다.
3. 클래스를 제외하려면 필터를 편집합니다.  
   \[is one of\] 또는 \[is not one of\] 연산자를 사용하여 특정 클래스를 제외할 수 있습니다.  
   예를 들어 Hardware 클래스를 제외하려면 \[Category\] \[is not one of\] \[Hardware\] 조건을 추가합니다.
4. Update \& Train(업데이트 및 학습)을 클릭합니다.  
   가장 가까운 교육 서비스를 사용하여 교육용 솔루션이 예약됩니다. 교육이 완료되면 솔루션이 첨부 레코드로 업로드됩니다.

## 결과

솔루션은 모든 예측에서 클래스를 제외합니다.

## 다음에 수행할 작업

학습된 솔루션 정확도 및 범위 통계량을 검토합니다.