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# Stima della qualità delle corrispondenze utilizzando i punteggi di confidenza delle corrispondenze
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I punteggi di confidenza delle partite forniscono una stima della qualità delle corrispondenze rilevate FindMatches per distinguere tra record corrispondenti in cui il modello di apprendimento automatico è altamente sicuro, incerto o improbabile. Un punteggio di confidenza delle corrispondenze sarà compreso tra 0 e 1, dove il punteggio più alto significa una somiglianza più elevata. L'esame dei punteggi di confidenza delle corrispondenze consente di distinguere tra cluster di corrispondenze in cui il sistema è altamente sicuro (che potresti decidere di unire), cluster su cui il sistema è incerto (che potresti decidere di far esaminare da un essere umano) e cluster che il sistema ritiene improbabile (che potresti decidere di rifiutare).

Potresti dover modificare i tuoi dati di formazione in situazioni in cui vedi un punteggio di confidenza elevato, ma determinare che non ci sono corrispondenze, o dove vedi un punteggio basso determinare che ci sono, di fatto, corrispondenze.

I punteggi di fiducia sono particolarmente utili quando esistono set di dati industriali di grandi dimensioni, in cui è impossibile rivedere ogni decisione. FindMatches 

I punteggi di confidenza delle corrispondenze sono disponibili in AWS Glue versione 2.0 o successive.

## Generazione di punteggi di confidenza delle corrispondenze
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È possibile generare punteggi di confidenza delle corrispondenze impostando il valore booleano di `computeMatchConfidenceScores` su Vero quando si chiama `FindMatches` o lAPI `FindIncrementalMatches`.

AWS Glue aggiunge una nuova `column match_confidence_score` all'output.

## Esempi di punteggio di corrispondenza
<a name="match-scoring-examples"></a>

Considera, ad esempio, le corrispondenze di registri seguenti:

**Punteggio >= 0,9**  
Riepilogo dei registri corrispondenti:

```
  primary_id  |   match_id  | match_confidence_score

3281355037663    85899345947   0.9823658302132061
1546188247619    85899345947   0.9823658302132061
```

Informazioni:

![\[Esempio di tabella di routing con un gateway Internet.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/glue/latest/dg/images/match_score1.png)


Da questo esempio, possiamo vedere che due registri sono molto simili e condividono `display_position`, `primary_name` e`street name`. 

**Punteggio >= 0,8 e punteggio < 0,9**  
Riepilogo dei registri corrispondenti:

```
  primary_id  |   match_id  | match_confidence_score

309237680432     85899345928   0.8309852373674638
3590592666790    85899345928   0.8309852373674638
343597390617     85899345928   0.8309852373674638
249108124906     85899345928   0.8309852373674638
463856477937     85899345928   0.8309852373674638
```

Informazioni:

![\[Esempio di tabella di routing con un gateway Internet.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/glue/latest/dg/images/match_score2.png)


Da questo esempio, possiamo vedere che questi registri condividono gli stessi `primary_name` e`country`.

**Punteggio >= 0,6 e punteggio < 0,7**  
Riepilogo dei registri corrispondenti:

```
  primary_id  |   match_id  | match_confidence_score

2164663519676    85899345930   0.6971099896480333
 317827595278    85899345930   0.6971099896480333
 472446424341    85899345930   0.6971099896480333
3118146262932    85899345930   0.6971099896480333
 214748380804    85899345930   0.6971099896480333
```

Informazioni:

![\[Esempio di tabella di routing con un gateway Internet.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/glue/latest/dg/images/match_score3.png)


Da questo esempio, possiamo vedere che questi registri condividono solo lo stesso `primary_name`.

Per ulteriori informazioni, consulta:
+ [Fase 5: aggiunta ed esecuzione di un processo con la trasformazione basata su machine learning](machine-learning-transform-tutorial.md#ml-transform-tutorial-add-job)
+ PySpark: [FindMatches classe](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-findmatches.md)
+ PySpark: [FindIncrementalMatches classe](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-findincrementalmatches.md)
+ Scala: [FindMatches classe](glue-etl-scala-apis-glue-ml-findmatches.md)
+ Scala: [FindIncrementalMatches classe](glue-etl-scala-apis-glue-ml-findincrementalmatches.md)