Tahmin puanları amaç ve varlıklar için tahmin doğruluğunu gösterir

Önemli

LUIS 1 Ekim 2025'te kullanımdan kaldırılacak ve 1 Nisan 2023'den itibaren yeni LUIS kaynakları oluşturamayacaksınız. Devam eden ürün desteği ve çok dilli özelliklerden yararlanmak için LUIS uygulamalarınızı konuşma dili anlayışına geçirmenizi öneririz.

Tahmin puanı, LUIS'in kullanıcı konuşmasının tahmin sonuçları için sahip olduğu güven derecesini gösterir.

Tahmin puanı sıfır (0) ile bir (1) arasındadır. Yüksek oranda güvenilir bir LUIS puanı örneği 0,99'dur. Düşük güvenilirlik puanının bir örneği 0,01'dir.

Puan değeri	Güven
1	kesin eşleşme
0.99	yüksek güvenilirlik
0,01	düşük güvenilirlik
0	eşleşmesi kesin hata

En iyi puanlama amacı

Her konuşma tahmini en yüksek puanlı bir amaç döndürür. Bu tahmin, tahmin puanlarının sayısal karşılaştırmasıdır.

Puanların birbirine yakınlığı

İlk 2 puan arasında çok küçük bir fark olabilir. LUIS, en yüksek puanı döndürmek dışında bu yakınlığı göstermez.

Tüm amaçlar için tahmin puanını döndürme

Test veya uç nokta sonucu tüm amaçları içerebilir. Bu yapılandırma uç noktada doğru sorgu dizesi adı/değer çifti kullanılarak ayarlanır.

Tahmin API'si	Sorgu dizesi adı
V3	show-all-intents=true
V2	verbose=true

Benzer puanlara sahip amaçları gözden geçirme

Tüm amaçların puanını gözden geçirmek, yalnızca doğru amacın belirlendiğini doğrulamak için değil aynı zamanda ifadelerde belirlenen bir sonraki amacın puanının önemli ölçüde ve tutarlı bir şekilde düşük olduğunu doğrulamak için de iyi bir yoldur.

Birkaç amacın tahmin puanları birbirine yakınsa ifadenin bağlamına göre LUIS amaçlar arasında geçiş yapabilir. Bu durumu düzeltmek için her amaca daha fazla bağlamsal farklılık içeren konuşmalar eklemeye devam edin veya istemci uygulamasının sohbet botu gibi en önemli 2 amacı nasıl işleyeceğiniz hakkında programlı seçimler yapmasını sağlayabilirsiniz.

Çok yakın puanlara sahip olan ilk iki amaç belirlenimci olmayan eğitim nedeniyle ters çevrilebilir. En yüksek puan ikinci, ikinci en yüksek puan ise ilk en yüksek puan olabilir. Bu durumu önlemek için, 2 amacı birbirinden ayıran sözcük seçimi ve bağlamı ile bu konuşmanın en önemli iki amacının her birine örnek konuşmalar ekleyin. İki amacın örnek ifade sayısı yaklaşık olarak aynı olmalıdır. Eğitimden dolayı ters çevirmeyi önlemek amacıyla ayrım yapmak için puanlarda %15 fark olması iyi bir uygulamadır.

Tüm verilerle eğitim vererek belirlenemeyen eğitimi kapatabilirsiniz.

Farklı eğitim oturumları arasındaki tahminlerle farklılıklar

Aynı modeli farklı bir uygulamada eğittiğinizde ve puanlar aynı olmadığında, bu farkın nedeni belirlenimci olmayan bir eğitim (rastgelelik öğesi) olmasıdır. İkinci olarak, bir konuşmanın birden fazla amaçla çakışması, aynı konuşmanın en üst amacının eğitime göre değişebileceği anlamına gelir.

Sohbet botunuz bir amada güven göstermek için belirli bir LUIS puanı gerektiriyorsa, ilk iki amaç arasındaki puan farkını kullanmanız gerekir. Bu durum, eğitim varyasyonları için esneklik sağlar.

Tüm verilerle eğitim vererek belirlenemeyen eğitimi kapatabilirsiniz.

E (üs) gösterimi

Tahmin puanları, gibi 9.910309E-070-1 aralığının üzerinde görünen üs gösterimini kullanabilir. Bu puan, çok az bir sayının göstergesidir.

E gösterimi puanı	Gerçek puan
9.910309E-07	.0000009910309

Uygulama ayarları

Aksanların ve noktalama işaretlerinin tahmin puanlarını nasıl etkilediğini denetlemek için uygulama ayarlarını kullanın.

Sonraki adımlar

LUIS uygulamanıza varlık ekleme hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Varlık ekleme.