Taux de faux positifs en un coup d'œil

• Description : proportion des prévisions incorrectes dans la classe positive
• Seuils par défaut : limite inférieure = 80%
• Recommandation par défaut :
  • Tendance à la hausse : une tendance à la hausse indique que la métrique se dégrade. Les données de commentaires deviennent nettement différentes des données d'entraînement.
  • Tendance à la baisse : une tendance à la baisse indique que la métrique s'améliore. Cela signifie que l'entraînement du modèle est efficace.
  • Variation erratique ou irrégulière : Une variation erratique ou irrégulière indique que les données de commentaires ne sont pas cohérentes entre les évaluations. Augmentez la taille d'échantillon minimale pour le moniteur Qualité.
• Type de problème : Classification binaire
• Valeurs de graphique : dernière valeur de la période
• Détails des métriques disponibles : Matrice de confusion

Calculs

Le taux de faux positifs est le quotient du nombre total de faux positifs divisé par la somme des faux positifs et des vrais négatifs.

                        number of false positives
False positive rate =  ______________________________________________________

                       (number of false positives + number of true negatives)

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Examen des résultats de qualité

Rubrique parent : Présentation des métriques de qualité