精度/リコールのバランスを指定します

Classifier が文書を正しく分類できない場合は、次の2つのカテゴリに分類されます：

1. Classifierが、文書に間違ったクラスを割り当てます。例えば、タイプAのページがタイプBに分類されます。
2. Classifierが、文書にクラスを割り当てられません。

これらのカテゴリから導出された2つのパラメータを使用して、分類品質を記述することができます。

• 精度は、そのクラスに割り当てられたすべての文書（つまり、そのクラスに正しく割り当てられた文書とそのクラスに誤って割り当てられた文書の合計）に対して特定のクラスに割り当てられた文書の比率です。

• リコールは、クラスに正しく割り当てられた文書と、そのクラスのすべての文書との比率です。

分類設定を調整して、リコールや精度の優先順位を付けることができます。

精度の優先順位付け

間違ったクラスを受信した文書の数を、クラスをまったく受信していない文書を犠牲にしてできるだけ低くするには、高精度設定を使用します。

例

企業は、請求書と契約書を分類して、各タイプの文書を処理する部門に送信できるようにする必要があります。

FlexiCaptureが請求書を間違って分類すると、請求書は正しい部署に送られず、支払われません。FlexiCaptureが請求書をまったく分類しない場合、請求書は手動で分類され、適切な部署に送られます。

この場合、誤った分類を避けることは、できるだけ多くの文書を分類することよりも重要です。

リコールの優先順位付け

クラスに割り当てられていない文書の数をできるだけ少なくしたい場合は、文書に間違ったクラスが割り当てられることを犠牲にして、高リコール設定を使用します。

例

企業は、他のさまざまなローン文書の中から処理が必要な関連するローン文書を特定する必要があります。

FlexiCaptureが関連する文書にクラスを割り当てない場合、処理されません。

間違って割り当てられた文書の処理は、追加の処理を使用して回避することができます。 FlexiLayoutを適用し、検証ルールを使用して、手動処理を使用します。

この場合、可能な限り頻繁に正しいクラスを割り当てるよりも、できるだけ多くの関連文書にクラスを割り当てることが重要です。

既定では、分類優先度は均衡に設定されています。