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株式会社アイズファクトリー

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エラー/アラート(スコアリング):モデル用データの平均正解率が低いため、モデルの信頼度が低い可能性があります。

モデル用データの平均正解率が低いため、モデルの信頼度が低い可能性があります。
平均正解率:XXXX

エラー/アラート(スコアリング):モデル用データの平均正解率が低いため、モデルの信頼度が低い可能性があります。

このエラーメッセージは、アップロードされたモデル作成用ファイルの最終列に「1」(正解)が少ない場合に表示されます。
正解数が全体の0.5%未満の場合、このメッセージが表示されます。 列数やカテゴリ数、データの性質、解析結果の使用シーン等々によって、必要になる正解数は異なります。

正解数が少ないと、その少数の正解を当てるためのモデルになってしまいますので、 過学習(オーバーフィッティング)になりがちです。
過学習になってしまうと、一見、モデルはうまく作れているように見えるのですが、 予測の際に、全く当たらない、ということが起こります。

過学習を避けるためにも、正解数を増やす必要があります。

・業務を進めて正解を増やす
・取り扱う課題(≒正解)の段階を変更する
などによって、解決する場合があります。
例えば、法人営業の効率化にbodaisスコアリングを使う、といった場合に、
正解を、

・受注
とせずに、
・商談化
にする、といった例です。
こうすると、比較的容易に正解数を増やすことが可能です。


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