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Watson OpenScale 质量指标中的平均-绝对误差
Last updated: 2024年10月07日
Watson OpenScale 质量指标中的平均-绝对误差

均值-绝对误差给出了 Watson OpenScale中模型预测与目标值之间的均值绝对差值。

平均值-绝对误差概览

  • 描述:模型预测与目标值之间绝对差的平均值
  • 缺省阈值:上限 = 80%
  • 缺省建议
    • 上升趋势:上升趋势表明指标不断恶化。 回馈数据正变得与训练数据明显不同。
    • 下跌趋势:下跌趋势表明指标不断改善。 这表示模型重新训练有效果。
    • 不稳定或不规则变化:不稳定或不规则变化表明回馈数据在评估之间不一致。 请增加质量监视器的最小样本大小。
  • 问题类型:回归
  • 图表值:时间范围中的最后一个值
  • 可用的指标详细信息:无

数值计算

平均绝对误差是通过将所有绝对误差加总并除以误差数量来计算的。

                         SUM  | Yi - Xi | 
Mean absolute errors =  ____________________

                          number of errors

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