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Bearbeiten der allgemeinen Einstellungen für ein Modell
Sie können die allgemeinen Einstellungen für ein Modell bearbeiten. Zeigen Sie das CRM Analytics-Datenset an und wählen Sie den Algorithmus und den Validierungstyp aus.
Erforderliche Editionen
Hinweis Einstein Discovery-Artikel sind nun Modelle. Es wird gerade an der Aktualisierung des Namens gearbeitet, es kann jedoch sein, dass Sie den bisherigen Namen noch an einigen Stellen sehen, bevor er ersetzt wird.
| Verfügbar in Salesforce Classic und Lightning Experience. |
| Verfügbar in CRM Analytics, das gegen Aufpreis in der Enterprise, Performance und Unlimited Edition erhältlich ist. Auch in der Developer Edition verfügbar. |
| Erforderliche Benutzerberechtigungen | |
|---|---|
| Aktualisieren von Modelleinstellungen: | Einstein Discovery-Modelle erstellen und aktualisieren |
Bearbeiten allgemeiner Einstellungen für ein Modell:
- Öffnen Sie das Modell.
- Klicken Sie auf Einstellungen.
-
Konfigurieren Sie im Bereich Allgemeine Einstellungen die folgenden Einstellungen.
Einstellung Beschreibung Datenset Ein mit einem Modell verknüpftes CRM Analytics-Datenset. Validierung Wählen Sie einen Validierungstyp für Ihr Modell aus. Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
- Mit Verhältnis von Training/Validierung werden die Beobachtungen im CRM Analytics-Datenset nach dem Zufallsprinzip in ein Trainingsset und ein Validierungsset aufgeteilt. Dabei entfallen bei Standardeinstellung 80 % auf das Trainingsset und 20 % auf das Validierungsset. Sie können jedoch das Verhältnis nach Bedarf mit dem Schieberegler anpassen.
- Mit Validierungs-Datenset wird ein separates CRM Analytics-Datenset angegeben, das die Validierungsdaten enthält. Ihnen werden nur die Datensets angezeigt, die mit dem Schema Ihres Modell-Datensets übereinstimmen. Idealerweise wählen Sie ein Datenset aus, das unterschiedliche Beobachtungen enthält, die reale Bedingungen widerspiegeln. Wenn Sie Modelle hinsichtlich ihrer Genauigkeit vergleichen möchten, erhalten Sie durch die Auswahl desselben Validierungs-Datensets eine gemeinsame, unverzerrte Grundlage für die Bewertung.
- Ohne (Standard) verwendet nur die k-fache Validierung.
Algorithmus Sie können zwischen verschiedenen Algorithmen wählen, die Einstein Discovery zur Erstellung des Modells verwenden soll:
- GLM: Standardeinstellung. Beim generalisierten linearen Modell handelt es sich um einen regressionsbasierten Algorithmus.
- GBM: Gradient Boost Machine ist ein auf einer Entscheidungsstruktur basierender Algorithmus für maschinelles Lernen.
- XGBoost: Ein auf einer Entscheidungsstruktur basierender Algorithmus für maschinelles Lernen.
- Zufällige Gesamtstruktur: Ein überwachter Lernalgorithmus, der mehrere Entscheidungsbäume, Randomisierung und andere Optimierungstechniken verwendet.
Wählen Sie alternativ Modellturnier aus, damit Einstein Discovery alle vier Algorithmen ausführt und dann die Ergebnisse des Algorithmus mit der besten Leistung anzeigt.
Änderungen werden nach dem Erstellen des Artikels oder einer Modellversion wirksam.
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