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AI Accelerator 및 점수 매기기 프레임워크
교육 및 점수 매기기 데이터 집합 필터링

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교육 및 점수 매기기 데이터 집합 필터링

필터 조건을 정의하여 개체 데이터의 특정 하위 집합에 예측에 초점을 맞춥니다. 예측과 관련 없는 레코드를 배제하여 더 유용한 예측을 얻으십시오. 레코드를 계산하여 교육 및 점수 데이터 집합에 충분한 레코드가 있는지 확인합니다. 필터링은 선택 사항입니다. 교육 및 점수 매기기에 전체 데이터 집합을 사용할 수 있습니다.

필수 Edition

지원 제품: Lightning Experience
필요한 사용자 권한
Data Cloud 템플릿 구성 설정: AI Accelerator 사용자
  1. 설정에서 빠른 찾기 상자에 Industries Cloud Einstein을 입력한 다음, 점수 매기기 프레임워크를 선택합니다.
  2. 사용할 템플릿 구성의 카드에서 빠른 작업 메뉴 버튼를 클릭하고 편집을 선택합니다.
  3. 교육 및 점수 매기기 데이터 집합 필터링의 경우 설정을 클릭합니다.
  4. 개체의 필드를 사용하여 교육 및 점수 데이터 집합을 필터링하여 조건을 추가합니다.
    교육 및 점수 매기기에 별도의 필터 조건을 적용하거나 둘 모두에 단일 필터를 사용할 수 있습니다. 토글을 사용하여 옵션을 선택합니다.
  5. 교육 및 점수 기록 수를 확인하려면 레코드 수를 클릭합니다.
    레코드 수가 부족할 경우 조건을 편집하고 예제 수 및 점수 레코드를 재계산합니다.
  6. 계속해서 템플릿 구성을 정의하려면 저장 및 계속을 클릭합니다.
    점수 매기기 프레임워크 설정 페이지로 돌아가려면 변경 사항을 저장합니다. 교육 및 점수 매기기 데이터 집합을 필터링하지 않으려면 선택 제거를 클릭합니다.
예
예

금융 기관은 점수 매기기 프레임워크를 사용하여 더 많은 자산을 구매할 가능성이 높은 미국 고객에 대한 예측을 가져옵니다. 금융 기관의 Salesforce 관리자가 조건을 추가하여 청구지 국가가 US인 계정을 필터링합니다.

 
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