Go back to the English version of the documentationFałszywa dodatnia szybkość w pomiarach jakości Watson OpenScale
Fałszywa dodatnia szybkość w pomiarach jakości Watson OpenScale
Last updated: 15 cze 2023
Fałszywa dodatnia szybkość daje proporcję niepoprawnych predykcji dla klas pozytywnych w programie Watson OpenScale.
Fałszywa dodatnia stawka na pierwszy rzut oka
- Opis: Proporcja niepoprawnych predykcji w klasie dodatniej
- Progi domyślne: Dolny limit = 80%
- Domyślna rekomendacja:
- tendencja wzrostowa: trend wzrostowy wskazuje, że pomiar jest pogarszający się. Dane zwrotne stają się znacznie inne niż dane treningowe.
- Trend w dół: trend spadkowy wskazuje, że pomiar jest udoskonalany. Oznacza to, że przekwalifikowanie modelu jest skuteczne.
- Zmienność nieregularna lub nieregularna: odmiana nieregularna lub nieregularna wskazuje, że dane dotyczące sprzężenia zwrotnego nie są spójne między ocenami. Zwiększ minimalną wielkość próbki dla monitora jakości.
- Typ problemu: Klasyfikacja binarna
- Wartości wykresu: Ostatnia wartość w przedziale czasu
- Dostępne szczegóły metryk: Macierz konfuzyjna
Wykonaj matematykę
Fałszywa dodatnia stawka jest iloraz całkowitej liczby fałszywych alarmów, które dzieli się przez sumę fałszywych alarmów i prawdziwych negatywów.
number of false positives
False positive rate = ______________________________________________________
(number of false positives + number of true negatives)
Więcej inform.
Temat nadrzędny: Przegląd wielkości mierzonych dotyczących jakości