一目でわかる PR 曲線下面積

• 説明: 適合率と再現率を示す曲線の下の領域です
• デフォルトのしきい値: 下限 = 80%
• デフォルトの推奨:
  • 上昇傾向: 上昇傾向は、指標が向上していることを示します。 これは、モデルの再訓練の効果が出ていることを意味します。
  • 下降傾向: 下降傾向は、指標が悪化していることを示します。 フィードバック・データと訓練データの差異が明らかに広がっています。
  • 不規則または不定期変化: 不規則変化または不定期変化は、フィードバック・データが各評価で一貫性がないことを示します。 モデル性能モニタリングの最小サンプル・サイズを増やしてください。
• 問題タイプ: 二項分類
• グラフ値: 時間フレーム内の最終値
• 使用可能な指標の詳細: 混同行列

計算

適合率再現率の下の領域は、両方の Precision + Recallの合計を示します。

       n
AveP = ∑ P(k)∆r(k)
      k=1

適合率 (P) は、真陽性 (Tp) と偽陽性 (Fp) の合計数に対する真陽性の数と定義されます。

               number of true positives
Precision =   ______________________________________________________

              (number of true positives + number of false positives)

再現率 (R) は、真陽性 (Tp) と偽陰性 (Fn) の合計数に対する真陽性の数と定義されます。

            number of true positives
Recall =   ______________________________________________________

           (number of true positives + number of false negatives)

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品質結果の確認

親トピック: 品質指標の概要