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sourceDocument: Yokohama habilitar IA
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    - Yokohama habilitar IA

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# Configure o TF-IDF para soluções

# Configure o TF-IDF para soluções {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Yokohama
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* Atualizado 30 de jan. de 2025
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 1 min. de leitura

Aplique a codificação TF-IDF (Frequência do termo -- Frequência inversa do documento) a soluções de classificação, clustering ou semelhança para Inteligência preditiva.

## Antes de Iniciar

Nota:  
A definição de 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. Para obter mais informações, consulte <https://www.servicenow.com/community/intelligence-ml-articles/dive-deeper-with-clustering-advanced-parameters/ta-p/2695847>.

* Crie uma definição de solução de classificação, clustering ou semelhança ou use uma já existente.
* Função necessária: admin ou ml_admin
{#configure-tf-idf-classification-similarity__ul_wxv_kxs_1kb}

## Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

Inteligência preditiva usa a incorporação de palavras vetoriais de parágrafo por padrão em suas estruturas de classificação e semelhança, o que é altamente eficaz para processar dados compostos principalmente de conteúdo legível por humanos. No entanto, o TF-IDF pode retornar resultados de previsão melhores para registros que têm conteúdo gerado por máquina, como alertas e mensagens de erro para arquivos de log. Escolha configurações avançadas apropriadas para o tipo de dados que sua solução está processando.  
Nota:  
As etapas para configurar o TF-IDF são as mesmas para todas as estruturas de modelo, mas o suporte TF-IDF para definições de solução de cluster é aplicável somente se você tiver uma assinatura do Professional.

## Procedimento

1. Navegue até um Definição da solução , como TudoInteligência preditivaSemelhançaDefinições de solução.
2. Abra um formulário de definição de solução.  
   Neste cenário de exemplo, você usa um CMDBformulário de definição de semelhança.  
3. Na guia Configurações avançadas da solução na seção Links relacionados do formulário, clique em Novo .  
4. Crie um registro de parâmetro.
   1. Em Parâmetros da solução , clique no ícone de pesquisa.
   2. Na tela Parâmetros da solução de ML, selecione Use tf-idf para gerar vetores .

   {#configure-tf-idf-classification-similarity__substeps_ow5_5tj_zjb}  
5. Clique em Enviar.  
   A tela de registro de Configuração de solução avançada é atualizada.  
6. Clique em Enviar.  
   Resultado: O TF-IDF está configurado para sua solução de semelhança. O parâmetro de solução aparece na guia Configurações avançadas da solução do formulário de definição de semelhança.  
**Tarefas relacionadas**   

* [Crie e treine uma solução de classificação](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/C9iSYOZzkV8NRk8~yL2HTA "Especifique os registros usados para treinar uma solução de classificação, quais campos acionam uma previsão e com que frequência você deseja treinar novamente sua solução.")
* [Criação e treinamento de uma solução de semelhança](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/dxoNxq3P9y8Jph7V5~PjmQ "Crie e treine uma solução de aprendizado de máquina para coletar e comparar seus registros existentes com novos registros semelhantes. Por exemplo, você pode comparar o texto em um registro de incidente aberto com um registro de incidente resolvido para reutilizar sua resolução.")
* [Crie e treine uma solução de regressão](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/mEOGg9ehx~nObrMZyk8TlQ "Treine sua solução usando dados históricos para prever saídas numéricas, como uma temperatura ou um preço de ação. Por exemplo, você pode usar regressão para estimar o tempo necessário para resolver um incidente ou um caso.")
* [Criar e treinar uma solução de cluster](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/drHlJWJMiHcjcIIjzjqZOg "Agrupe registros semelhantes em clusters para que você possa abordá-los coletivamente ou identificar padrões.")