8.4 Punteggio e consumo di approfondimenti

Ora che abbiamo sperimentato il nostro modello di raccomandazioni e abbiamo determinato l'esecuzione ottimale, possiamo passare al punteggio del modello per generare raccomandazioni sui prodotti.

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8.4.1 - Punteggio di un modello basato su una ricetta

Dopo la formazione di un modello, possiamo utilizzare il modello per ottenere un punteggio e, come tale, per avere le raccomandazioni di creazione del modello che possono essere attivate mediante il targeting.

Per iniziare il punteggio, riaprite Training Run 1 facendo clic su di esso.

Dopo l’apertura della Training Run 1, vedrete una panoramica completa della Training Run.

Per ottenere un punteggio, è necessario fare clic sul pulsante + Valutazione nell'angolo superiore destro dello schermo.

Nel passaggio successivo, è necessario selezionare di nuovo un set di dati di input. Scegliamo la Demo System - Event Dataset for Recommendations Model Input (Global v1.1).

Dopo aver selezionato il set di dati di input, fare clic su Avanti.

Nel passaggio successivo, devi selezionare un set di dati a cui la piattaforma restituirà i risultati. In questo caso, selezionare il Demo System - Profile Dataset for ML Predictions (Global v1.1).

Dopo aver selezionato Output Dataset, fare clic su Avanti.

Nella schermata successiva verranno visualizzati i parametri di configurazione del modello.

Dopo aver aggiornato i parametri di configurazione del modello, fare clic su Fine.

Ora viene creata una valutazione con lo stato In sospeso.

E 1-2 minuti dopo, lo stato dell'esecuzione del punteggio sarà Completato.

Infine, vediamo in anteprima i risultati. Fare clic su Esecuzione punteggio 1

Quindi, fare clic sul DataSet di risultati di punteggio di anteprima.

Passaggio successivo: Riepilogo e vantaggi

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