Requisitos previos
- Un Skill de clasificación que se haya entrenado al menos una vez. (entrenado)
Qué muestra la pestaña Result
- Precisión general de la clasificación — porcentaje de documentos clasificados correctamente en el conjunto completo.
- Precisión por clase — porcentaje de documentos clasificados correctamente en cada clase.
- Recuento de documentos por clase — número de documentos clasificados correcta e incorrectamente en cada clase.
- Último entrenamiento — hora y fecha de la ejecución de entrenamiento más reciente.
Tabla de resultados
La tabla de resultados contiene todas las clases de usuario no vacías (excepto Sin clase). Las clases se ordenan primero por precisión (de menor a mayor), después por número de documentos y, por último, alfabéticamente por nombre. Aparece una barra de desplazamiento si no caben todas las filas en la pantalla. Al hacer clic en una fila, se abre la clase correspondiente en la pestaña Documentos. Si cambia el nombre de una clase en la pestaña Documentos, el nombre se actualiza automáticamente en la pestaña Result. Si elimina una clase después del entrenamiento, su nombre aparece en gris en la pestaña Result; la fila solo se elimina la próxima vez que se entrena el clasificador.Cuándo dejar de iterar
No existe un umbral de precisión fijo para un Skill de clasificación: el objetivo adecuado depende de su tolerancia a los documentos mal clasificados en las etapas posteriores y de cuánta revisión manual sea aceptable. Como guía práctica, procure lograr una alta precisión por clase (no solo en términos generales), siga iterando sobre las causas siguientes mientras la brecha continúe reduciéndose y deténgase cuando una clase cumpla su requisito de negocio o claramente se haya estancado a pesar de contar con datos de entrenamiento equilibrados y limpios. Si una clase se estanca muy por debajo de las demás, trátela como indistinguible y fusiónela con la clase más cercana. Una vez que la skill esté en producción, siga supervisando la Precisión del clasificador de documentos a lo largo del tiempo en el Panel de análisis y considere el Aprendizaje en línea para una mejora continua.Errores de clasificación
La mayoría de los casos de clasificación incorrecta se deben a errores en el conjunto de entrenamiento, por ejemplo, clases de referencia mal asignadas o un número insuficiente de documentos para una clase determinada.Clases de referencia asignadas incorrectamente
Para corregirlo, reasigna los documentos afectados y vuelve a entrenar:1
Abre la clase afectada en la pestaña Documentos
Haz clic en Revisar predicción en el conjunto de documentos en el panel Acciones, o en la fila de la tabla de resultados.
2
Selecciona un documento mal clasificado
Selecciona un documento al que se le haya asignado incorrectamente una clase de referencia.
3
Asigna la clase correcta
Haz clic en el nombre de la clase correcta en el panel Acciones.
4
Repite la operación con cada documento afectado
Repite los dos pasos anteriores con cada documento al que se le haya asignado incorrectamente una clase de referencia.
5
Vuelve a entrenar el clasificador
Haz clic en el botón Entrenar del panel Acciones.
Datos de entrenamiento insuficientes o desequilibrados
La baja calidad del clasificador puede deberse a lo siguiente:- Un número insuficiente de documentos cargados
- Una distribución considerablemente desigual de documentos entre clases
- Un número insuficiente de muestras de las variantes de documento más comunes para la clase dada