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- Equilibrio
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- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía de etiquetas y sentimiento de etiqueta)
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Guía del usuario de Communications Mining
Última actualización 11 de ago. de 2025
La plataforma te ayuda a entrenar modelos calculando una clasificación holística del modelo. Esta calificación evalúa el estado general y el rendimiento de tu modelo teniendo en cuenta una serie de factores clave que contribuyen.
Esta clasificación es una puntuación patentada creada para garantizar que creas modelos que funcionan bien en todas las áreas más importantes.
Los principales factores que tiene en cuenta la calificación son:
- Equilibrio : este factor evalúa si los datos de entrenamiento son un representante equilibrado del conjunto de datos en su conjunto.
- Etiquetas de bajo rendimiento : evalúa el rendimiento del 10 % de las etiquetas que tienen las advertencias más significativas.
- Cobertura : evalúa lo bien que las predicciones de las etiquetas informativas cubren el conjunto de datos en su conjunto.
- Todas las etiquetas : evalúa el rendimiento medio de las etiquetas observando cada etiqueta de la taxonomía.
