0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Ortalama Watson OpenScale kalite metriklerinde mutlak hata
Last updated: 15 Haz 2023
Ortalama Watson OpenScale kalite metriklerinde mutlak hata

Ortalama mutlak hata, model öngörüleri ile Watson OpenScaleiçindeki hedef değerler arasındaki ortalama mutlak farkın değerini verir.

Ortalama-bir bakışta mutlak hata

  • Açıklama: Model öngörüsü ile hedef değer arasındaki mutlak fark anlamına gelir.
  • Varsayılan eşikler: Üst 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: Regresyon
  • Grafik değerleri: Zaman çerçevesindeki son değer
  • Ölçüm ayrıntıları kullanılabilir: Yok

Hesabı yap.

Ortalama mutlak hata, tüm mutlak hatalar eklenerek ve hata sayısına bölünerek hesaplanır.

                         SUM  | Yi - Xi | 
Mean absolute errors =  ____________________

                          number of errors

Daha fazla bilgi

Kalite sonuçlarını gözden geçirme

Üst konu: Kalite ölçümlerine genel bakış

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more