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