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Errore quadratico medio nelle metriche di qualità Watson OpenScale
Ultimo aggiornamento: 07 ott 2024
L'errore quadratico medio fornisce la media della differenza quadratica tra le stime dei modelli e i valori obiettivo in Watson OpenScale. Può essere utilizzato come misura della qualità di uno stimatore.
Errore quadrante a una occhiata
- Descrizione: la media della differenza quadratica tra previsione del modello e valore obiettivo
- Soglie predefinite: limite superiore = 80%
- Raccomandazione predefinita:
- Andamento crescente: un andamento crescente indica che la metrica sta peggiorando. I dati di feedback stanno riportando differenze significative rispetto ai dati di training.
- Andamento decrescente: un andamento decrescente indica che la metrica sta migliorando. Ciò significa che il nuovo training del modello è efficace.
- Variazione anomala o irregolare: una variazione anomala o irregolare indica che i dati di feedback non sono congruenti tra le valutazioni. Incrementare la dimensione minima del campione per il monitor Qualità.
- Tipo di problema: regressione
- Valori del grafico: Ultimo valore nel timeframe
- Dettagli di metriche disponibili: nessuno
Calcolo matematico
L'Errore quadrato medio nella sua forma più semplice è rappresentato dalla seguente formula.
SUM (Yi - ^Yi) * (Yi - ^Yi)
Mean squared errors = ____________________________
number of errors
Ulteriori informazioni
Revisione dei risultati di qualità
Argomento principale: Panoramica delle metriche di qualità