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sourceDocument: Habilitar IA do Xanadu
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    - Habilitar IA do Xanadu

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    - Platform


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# Configurar recall de classe para uma solução de classificação

# Configurar recall de classe para uma solução de classificação {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Xanadu
* 
* Atualizado 1 de ago. de 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 min. de leitura

Crie e aplique um parâmetro de recall de classe a uma solução de ML antes de treinar seus dados. Por exemplo, você define e aplica este parâmetro de solução com 90% de precisão para todos os registros treinados na classe E-mail.

## Antes de Iniciar

Nota:  
Definir configurações avançadas em suas soluções de ML é opcional. Se você optar por definir qualquer uma dessas configurações, certifique-se de estar bem informado sobre a tecnologia que está habilitando na solução e de ter um caso de uso que se beneficie do que a tecnologia oferece.

* Crie e salve uma definição de solução de classificação ou use uma existente.
* Função necessária: admin ou ml_admin
{#configure-class-recall-for-classification-solution__ul_clq_rxs_1kb}

## Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

O parâmetro de solução de recall de classe permite orientar o treinamento de uma solução para direcionar uma classe específica. Por exemplo, classificar um e-mail de entrada como Phish ou não pode ser um caso de uso importante em uma solução de aprendizado de máquina relacionada à segurança. Nessa situação, é muito importante identificar todos os phishing e, às vezes, pode ser OK denunciar um não phishing como phishing. No entanto, nenhum phishing real deve ser classificado como não phishing. Nessas situações, a métrica de recall deve ter um valor alto, o que pode levar a porcentagens mais baixas de precisão e cobertura.

## Procedimento

1. Navegar até TodosInteligência preditivaClassificaçãoDefinições de solução.
2. Abra um formulário de definição de solução de classificação salvo.  
   Neste cenário de exemplo, você usa um formulário de definição de solução de categorização de incidentes que ainda não foi treinado.  
3. Na guia Configurações avançadas da solução na seção Links relacionados do formulário, clique em Novo.  
4. Crie um registro de parâmetro.
   1. No campo Parâmetros da solução, clique no ícone de pesquisa.
   2. Na tela Parâmetros da solução de ML, selecione Adicionar valor de recall de classe durante o treinamento.  
   {#configure-class-recall-for-classification-solution__substeps_ow5_5tj_zjb}
5. Clique em Enviar.  
   O registro Configuração de solução avançada é exibido.  
6. Configure o campo Entradas do usuário.
   1. Insira o nome da classe na qual você deseja rastrear o valor de recall.  
      Neste cenário, você insere <kbd class="ph userinput">Phish</kbd> para o ClassName.
   2. Insira o valor de recall.  
      Insira <kbd class="ph userinput">90</kbd> para o RecallValue.

   {#configure-class-recall-for-classification-solution__substeps_gt3_kyp_bkb}  
   Aqui, você está especificando Phish como a classe de destino e 95 é a porcentagem de recall que você está solicitando que o sistema entregue durante o treinamento da solução.  
7. Clique em Enviar.  
   Resultado: o recall de classe está configurado para sua solução de classificação. Seu parâmetro de solução aparece na guia Configurações avançadas de solução do formulário de definição de solução de classificação.  

## O que Fazer Depois

Treine sua solução de classificação salva.
**Conceitos relacionados**   

* [Configuração de métricas de destino para uma solução de classificação treinada](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/n8QbaGybZryJGVrnmn1jOA "Defina valores para estatísticas de precisão, cobertura e recall para uma solução de aprendizado de máquina treinada.")  
**Tarefas relacionadas**   

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