一目でわかる偽陽性率

• 説明: 肯定クラスでの正しくない予測の比率です
• 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。
  • 下降傾向: 下降傾向は、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。
  • 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

フォールス・ポジティブの比率は、フォールス・ポジティブの総数をフォールス・ポジティブと true ・ネガティブの合計数で除算した商です。

                        number of false positives
False positive rate =  ______________________________________________________

                       (number of false positives + number of true negatives)

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品質結果の確認

親トピック: 品質指標の概要