Volver a la versión inglesa de la documentaciónError cuadrático medio en las métricas de calidad de Watson OpenScale
Error cuadrático medio en las métricas de calidad de Watson OpenScale
Última actualización: 07 oct 2024
El error cuadrático promedio proporciona la media de la diferencia cuadrática entre las predicciones del modelo y los valores objetivo en Watson OpenScale. Se puede utilizar como medida de la calidad de un estimador.
Error cuadrático medio de un vistazo
- Descripción: Promedio de la diferencia cuadrática entre la predicción del modelo y el valor de destino
- Umbrales predeterminados: Límite superior = 80 %
- Recomendación predeterminada:
- Tendencia al alza: Una tendencia al alza indica que la métrica se está deteriorando. Los datos de comentarios ya son significativamente distintos respecto a los datos de entrenamiento.
- Tendencia a la baja: Una tendencia a la baja indica que la métrica está mejorando. Esto significa que el reentrenamiento del modelo es efectivo.
- Variación errática o irregular: Una variación errática o irregular indica que los datos de comentarios no son coherentes entre evaluaciones. Incremente el tamaño mínimo de la muestra para el supervisor de calidad.
- Tipo de problema: Regresión
- Valores de gráfico: Último valor en el margen de tiempo
- Detalles de métricas disponibles: Ninguno
Cómo se calcula
El error de la media cuadrática en su forma más simple se representa mediante la fórmula siguiente.
SUM (Yi - ^Yi) * (Yi - ^Yi)
Mean squared errors = ____________________________
number of errors
Más información
Revisión de resultados de calidad
Tema principal: Visión general de las métricas de calidad