分類予測結果を経時的に追跡する

  • リリースバージョン: Yokohama
  • 更新日 2025年01月30日
  • 所要時間:1分
  • 予測結果ダッシュボードを使用して、分類ソリューションの予測が時間の経過とともに改善されているかどうかを判断します。改善または再トレーニングが必要なソリューションを特定します。

    始める前に

    • 必要なロール:admin、ml_admin、または ml_report_user

    このタスクについて

    予測結果ダッシュボードは、分類ソリューションのカバー範囲、精度、および時間の経過に伴う再現率についてレポートします。

    Xanadu リリースでは、このダッシュボードがネクストエクスペリエンス UI に移行されました。以前のリリースからアップグレードする顧客は、現在のダッシュボードから コア UI バージョンにアクセスできます。ネクストエクスペリエンス UI に表示される分類ソリューションの予測結果ダッシュボード。

    予測結果ダッシュボードでは、過去 30 日間の平均と日次の 2 つの時間枠で統計情報が提供されます。インジケーター の範囲精度および再現率は 次のように定義されます。
    表 : 1. 予想結果インジケーター
    レポートタイプ 定義
    範囲 試行された予測の合計数から結果を算出した予測の割合。
    精度 レポートが閉じられたときに予測値がフィールドの最終値と同じであった予測の割合。
    取り消し 試行された予測の総数から結果を算出した正確な予測の割合。

    手順

    1. 次のように移動する。 All (すべて) > 予測インテリジェンス > 分類 > 予想結果レポート.
    2. 予測結果ダッシュボードの [ ソリューションでフィルター (Filter by solution )] プロンプトで、確認するソリューションの統計情報を選択します。
      選択したソリューションに基づいてダッシュボードが更新されます。
    3. 例外範囲、精度、または再現率の値を持つクラスを識別します。
      たとえば、カバー範囲、精度、または再現率が時間の経過とともに低下しているソリューションを特定します。

    次のタスク

    必要に応じてクラスを含めたり除外したりして、ソリューション定義フィルターを絞り込みます。更新後、ソリューションを再トレーニングします。