0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Falešná kladná sazba v metrikách kvality Watson OpenScale
Last updated: 15. 6. 2023
Falešná kladná sazba v metrikách kvality Watson OpenScale

Nepravdivá kladná sazba poskytuje část chybných předpovědí pro pozitivní třídy v Watson OpenScale.

Falešné pozitivní hodnocení na první pohled

  • Popis: Podíl chybných předpovědí v pozitivní třídě
  • Výchozí prahové hodnoty: Dolní limit = 80%
  • Výchozí doporučení:
    • Protivývojový trend: Trend směřující vzhůru označuje, že se metrika zhoršuje. Zpětná vazba dat se výrazně liší od údajů o odborné přípravě.
    • Meziroční trend: Klesající trend označuje, že se metrika zlepšuje. To znamená, že rekvalifikace modelu je účinná.
    • Vyzpytatelné nebo nepravidelné variace: Vymazává nebo nepravidelná variace označuje, že data zpětné vazby nejsou konzistentní mezi hodnoceními. Zvětšete minimální velikost vzorku pro monitor kvality.
  • Typ problému: Binární klasifikace
  • Hodnoty grafu: Poslední hodnota v časovém rámci.
  • Dostupné podrobnosti metriky: Matice sloučení

Spojte si to

Nepravdivá kladná sazba je kvocient celkového počtu falešných pozitiv, která je rozdělena součtem falešných pozitiv a negativů.

                        number of false positives
False positive rate =  ______________________________________________________

                       (number of false positives + number of true negatives)

Další informace

Přezkoumání výsledků kvality

Nadřízené téma: Přehled metrik kvality

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more