위치:
숫자 사용 사례의 예측 검사 탭
예측 검사 탭에서 모델 메트릭과 상호 작용하고 실제 결과에 누적되는 방식을 볼 수 있습니다.
노트 이제 Einstein Discovery 스토리가 모델입니다. 어디에서든 이름을 쉽게 업데이트할 수 있다면 좋겠지만, 이름을 업데이트하는 동안 변경이 완료되기 전까지는 몇몇 장소에서 이전 이름이 사용될 수 있습니다.
예측 검사 탭으로 이동합니다.
성능에서 예측 검사를 클릭합니다.
교육 데이터 집합 검사
이 표는 모델을 교육하는 데 사용된 CRM Analytics 데이터 집합의 100개의 데이터(관찰값) 행의 무작위 샘플을 표시합니다. 표의 열은 데이터 집합의 열을 나타냅니다.
Einstein 예측 패널
표의 행을 선택하면 모델이 해당 관찰에 대해 생성한 예측에 대한 세부 사항이 표시됩니다.
| 메트릭 | 설명 |
|---|---|
| 예측된 결과 | 모델이 예측한 결과입니다. |
| 실제 결과 | 실제로 발생한(관찰된) 결과입니다. |
| 상위 요소 | 결과에 가장 크게 기여한 기능입니다. |
다음 사항도 참조:
이 기사를 통해 문제를 해결했습니까?
개선을 위한 의견을 보내주세요.
