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Errore quadratico medio nelle metriche di qualità Watson OpenScale
Ultimo aggiornamento: 07 ott 2024
Errore quadratico medio nelle metriche di qualità Watson OpenScale

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

Ricerca e risposta AI generativa
Queste risposte sono generate da un modello di lingua di grandi dimensioni in watsonx.ai basato sul contenuto della documentazione del prodotto. Ulteriori informazioni