Communications Mining
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False
- Démarrage
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Entités (Entities)
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie, etc.)
- Modèles
- Flux
- Évaluation du modèle
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- Rappel
- Messages examinés et non examinés
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- Taxonomies
- Apprentissage
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- Administration
- Gérer les sources et les jeux de données
- Comprendre la structure des données et les autorisations
- Créer une source de données dans l'interface graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Créer un nouveau jeu de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modifier les paramètres d’un jeu de données
- Supprimer des messages via l'interface utilisateur
- Supprimer un jeu de données
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
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- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les entités et les métadonnées
- Hiérarchie des libellés et bonnes pratiques
- Définition de vos objectifs de taxonomie
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- Transformer vos objectifs en libellés
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- Meilleures pratiques de conception de taxonomie
- Importation de votre taxonomie
- Présentation du processus d'entraînement du modèle
- Annotation générative (New)
- Comprendre le statut de votre jeu de données
- Meilleures pratiques d'entraînement et de labellisation des modèles
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraîner
- Vue d'ensemble (Overview)
- Examen des prédictions de libellé
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- Entraînement à l'aide de la recherche (Explorer)
- Réduction et réorganisation de votre taxonomie
- Introduction à 'Raffiner'
- Précision et rappel expliqués
- Précision et rappel
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- Pourquoi un libellé peut-il avoir une précision moyenne faible ?
- Entraînement à l'aide de « Vérifier le libellé » et « Libellé manquant »
- Entraînement à l'aide du libellé En savoir plus (Affiner)
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- Quand arrêter l'entraînement de votre modèle
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Guide de l'utilisateur de Communications Mining
Dernière mise à jour 18 avr. 2024
Rappel
Le rappel mesure la proportion de vrais résultats positifs possibles que le modèle a pu identifier.
Rappel = vrais positifs /(vrai positifs + faux négatifs)
Par exemple, pour tous les 100 messages qui auraient dû être labellisés comme « Demande d’informations », le rappel serait le pourcentage que la plateforme a trouvé avec succès.
Un rappel de 77 % signifie que pour chaque 100 messages qui auraient dû avoir un libellé spécifique prédit, il y aurait 23 messages qui auraient dû être prédits comme ayant le libellé, mais la plate-forme les a ignorés.
Pour une explication plus détaillée sur la façon dont fonctionne la précision, veuillez consulter ici.
