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Erreur quadratique moyenne dans les métriques de qualité Watson OpenScale
Dernière mise à jour : 07 oct. 2024
Erreur quadratique moyenne dans les métriques de qualité Watson OpenScale

L'erreur quadratique moyenne donne la moyenne des carrés des différences entre les prévisions du modèle et les valeurs cible dans Watson OpenScale. Elle peut être utilisée comme mesure de la qualité d'un estimateur.

Erreur quadratique moyenne en un coup d'œil

  • Description : moyenne du carré des différences entre la prévision du modèle et la valeur cible
  • Seuils par défaut : Limite supérieure = 80 %
  • Recommandation par défaut :
    • Tendance à la hausse : une tendance à la hausse indique que la métrique se dégrade. Les données de commentaires deviennent nettement différentes des données d'entraînement.
    • Tendance à la baisse : une tendance à la baisse indique que la métrique s'améliore. Cela signifie que l'entraînement du modèle est efficace.
    • Variation erratique ou irrégulière : Une variation erratique ou irrégulière indique que les données de commentaires ne sont pas cohérentes entre les évaluations. Augmentez la taille d'échantillon minimale pour le moniteur Qualité.
  • Type de problème : régression
  • Valeurs de graphique : dernière valeur de la période
  • Détails des métriques disponibles : Aucun

Calculs

L'erreur quadratique moyenne dans sa forme la plus simple est représentée par la formule suivante.

                         SUM  (Yi - ^Yi) * (Yi - ^Yi)
Mean squared errors  =  ____________________________

                             number of errors

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