Go back to the English version of the documentationBłąd średni-bezwzględny w pomiarach jakości Watson OpenScale
Błąd średni-bezwzględny w pomiarach jakości Watson OpenScale
Last updated: 15 cze 2023
Błąd średni-bezwzględny daje średnią różnicę bezwzględną między predykcyjnymi modelami i wartościami docelownymi w systemie Watson OpenScale.
Średnia-błąd bezwzględny na pierwszy rzut oka
- Opis: średnia bezwzględna różnica między przewidywaniem modelu a wartością docelową.
- Domyślne progi: Górna granica = 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: Regresja
- Wartości wykresu: Ostatnia wartość w przedziale czasu
- Dostępne szczegóły metryk: Brak
Wykonaj matematykę
Średni błąd bezwzględny jest obliczany przez dodanie wszystkich błędów bezwzględnych i podzielenie ich przez liczbę błędów.
SUM | Yi - Xi |
Mean absolute errors = ____________________
number of errors
Więcej inform.
Temat nadrzędny: Przegląd wielkości mierzonych dotyczących jakości