Volver a la versión inglesa de la documentaciónÁrea bajo ROC en métricas de calidad de Watson OpenScale
Área bajo ROC en métricas de calidad de Watson OpenScale
Última actualización: 07 oct 2024
El área bajo la curva de características operativas del receptor (ROC) proporciona el área bajo exhaustividad y la curva de tasa de falsos positivos en Watson OpenScale. Calcula la sensibilidad respecto al índice de repercusión.
Detalles del área bajo ROC
- Descripción: Área bajo exhaustividad y curva de índice de falsos positivos.
- Umbrales predeterminados: límite inferior = 80%
- Recomendación predeterminada:
- Tendencia al alza: Una tendencia al alza indica que la métrica está mejorando. Esto significa que el reentrenamiento del modelo es efectivo.
- Tendencia a la baja: Una tendencia a la baja indica que la métrica se está deteriorando. Los datos de comentarios ya son significativamente distintos respecto a los datos de entrenamiento.
- Variación errática o irregular: Una variación errática o irregular indica que los datos de comentarios no son coherentes entre evaluaciones. Incremente el tamaño mínimo de la muestra para el supervisor de calidad.
- Tipo de problema: Clasificación binaria
- Valores de gráfico: Último valor en el margen de tiempo
- Detalles de métricas disponibles: Matriz de confusión
Cómo se calcula
El área bajo ROC se representa de forma paramétrica como True positive rate
frente a False positive rate
con respecto a un umbral T
.
Más información
Revisión de resultados de calidad
Tema principal: Visión general de las métricas de calidad