Bir bakışta yanlış pozitif oran

• Açıklama: Olumlu sınıftaki yanlış öngörülerin önbölümü
• Varsayılan eşikler: Alt sınır = 80%
• Varsayılan öneri:
  • Yukarı yönlü eğilim: Yukarı yönlü bir eğilim, metriğin bozulduğunu gösterir. Geri bildirim verileri, eğitim verisinden önemli ölçüde farklı hale geliyor.
  • Aşağı yönlü eğilim: Aşağı doğru bir eğilim, metriğin iyileştirileceğini gösterir. Bu, model yeniden eğitiminin etkili olduğu anlamına gelir.
  • Dengesiz ya da düzensiz varyasyon: düzensiz ya da düzensiz bir varyasyon, değerlendirmeler arasında geribildirim verilerinin tutarlı olmadığını gösterir. Kalite izleme programı için örnek büyüklüğü alt sınırını artırın.
• Sorun tipi: İkili sınıflandırma
• Grafik değerleri: Zaman çerçevesindeki son değer
• Ölçüm ayrıntıları kullanılabilir: Konfüzyon matrisi

Hesabı yap.

Yanlış pozitif oran, sahte pozitiflerin ve gerçek negatiflerin toplamını ikiye bölen toplam yalancı pozitiflerin sayısının katsayısıdır.

                        number of false positives
False positive rate =  ______________________________________________________

                       (number of false positives + number of true negatives)

Daha fazla bilgi

Kalite sonuçlarını gözden geçirme

Üst konu: Kalite ölçümlerine genel bakış