0 / 0
資料の 英語版 に戻る
モデル評価の設定
最終更新: 2024年10月03日
モデル評価の設定

モデル評価を設定して、モデルのパフォーマンスに関する洞察を生成します。

以下のタイプの評価を設定できる:

  • 品質
    ラベル付きテスト・データに一致する正しい結果をモデルがどの程度正確に予測しているかを評価します。
  • 公平性
    あるグループに対して別のグループより好ましい結果を提供するバイアスのある結果がモデルで生成されるかどうかを評価します。
  • ドリフト
    最近のトランザクションとトレーニングデータを比較することで、モデルの精度とデータの一貫性がどのように変化するかを評価します
  • Drift v2
    モデル出力の変化、予測の正確度、および入力データの分布を評価します。

本番モデルのデプロイメントでは、モデルの健全性評価がデフォルトで有効になっており、モデルのデプロイメントがトランザクションをどの程度効率的に処理しているかを判断するのに役立ちます。

また、 カスタム評価およびメトリック を作成して、モデルのパフォーマンスに関するさまざまな洞察を生成することもできます。

各評価では、モデルのパフォーマンスに関する洞察を得るために分析できるメトリックが生成されます。 詳しくは、 評価結果の確認を参照してください。

親トピック: Watson OpenScale