Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Textklassifizierung für die Modellbewertung in Amazon Bedrock Die Textklassifizierung wird verwendet, um Text in vordefinierte Kategorien zu einzuteilen. Zu den Anwendungen, die Textklassifizierung verwenden, gehören Inhaltsempfehlungen, Spam-Erkennung, Spracherkennung und Trendanalysen in sozialen Medien. Unausgewogene Klassen, mehrdeutige Daten, verrauschte Daten und Bias bei der Kennzeichnung sind einige Probleme, die zu Fehlern bei der Textklassifizierung führen können. **Wichtig** Bei der Textklassifizierung besteht ein bekanntes Systemproblem, das verhindert, dass Cohere-Modelle eine erfolgreiche Toxizitätsbewertung abschließen. Die folgenden integrierten Datensätze werden für den Aufgabentyp „Textklassifizierung“ empfohlen. **Bewertungen für E-Commerce Damenbekleidung** Women's E-Commerce Clothing Reviews ist ein Datensatz, der von Kunden verfasste Kleidungsrezensionen enthält. Dieser Datensatz wird für Textklassifizierungsaufgaben verwendet. In der folgenden Tabelle werden die berechneten Metriken und die empfohlenen integrierten Datensätze zusammengefasst. Um die verfügbaren integrierten Datensätze mithilfe des oder eines unterstützten AWS SDK erfolgreich zu spezifizieren AWS CLI, verwenden Sie die Parameternamen in der Spalte *Built-in Datensätze (API)*. **Verfügbare integrierte Datensätze in Amazon Bedrock** - **Textklassifizierung** - **Metrik:** Accuracy / **Built-in Datensätze (Konsole):** [Women's Ecommerce Clothing Reviews](https://www.kaggle.com/datasets/nicapotato/womens-ecommerce-clothing-reviews) / **Built-in Datensätze (API):** Builtin.WomensEcommerceClothingBoolQ / **Berechnete Metrik:** Genauigkeit (binäre Genauigkeit aus classification\_accuracy\_score) - **Metrik:** Robustheit / **Built-in Datensätze (Konsole):** [Women's Ecommerce Clothing Reviews](https://www.kaggle.com/datasets/nicapotato/womens-ecommerce-clothing-reviews) / **Built-in Datensätze (API):** Builtin.WomensEcommerceClothingBoolQ / **Berechnete Metrik:** classification\_accuracy\_score und delta\_classification\_accuracy\_score Weitere Informationen darüber, wie die berechnete Metrik für jeden integrierten Datensatz berechnet wird, finden Sie unter [Überprüfen der Berichte zu Modellbewertungsaufträgen und Metriken in Amazon Bedrock](model-evaluation-report.md).