Když povolíte vyhodnocení kvality v produktu Watson OpenScale, můžete generovat metriky, které vám pomohou určit, jak dobře váš model předpovídá výsledky.
Výsledky vyhodnocení kvality můžete zobrazit na řídicím panelu Náhledy v produktu Watson OpenScale. Chcete-li zobrazit výsledky, můžete vybrat dlaždici implementace modelu a klepnout na šipku 
v sekci vyhodnocení Kvalita , abyste zobrazili souhrn metrik kvality z vašeho posledního vyhodnocení. Další informace naleznete v tématu Kontrola výsledků kvality.
Metriky kvality se vypočítávají s ručně označenými daty zpětné vazby a monitorovanými odezvami implementace. Další informace viz Správa dat zpětné vazby.
Podporované metriky kvality
Následující metriky kvality jsou podporovány produktem Watson OpenScale:
Problémy s binární klasifikací
V případě binárních modelů produkt Watson OpenScale sleduje situaci, kdy kvalita modelu klesne pod přijatelnou úroveň. U binárních klasifikačních modelů kontroluje skóre Oblast pod ROC , které měří schopnost modelu rozlišovat mezi dvěma třídami. Například modely s vyšším skóre Plocha pod ROC lépe identifikují třídu A jako třídu A a třídu B jako třídu B. Následující metriky měří problémy s binární klasifikací:
Problémy s regresní klasifikací
V případě regresních modelů produkt Watson OpenScale sleduje situaci, kdy kvalita modelu klesne pod přijatelnou úroveň, a kontroluje skóre R-kvadrát . Skóre R-squared měří korelaci mezi předpovězenými hodnotami a skutečnými hodnotami. Například modely s vyššími skóre R-kvadrát lépe odpovídají skutečným hodnotám. Následující metriky měří problémy s regresní klasifikací:
Problémy s klasifikací více tříd
V případě víceklasifikačních modelů produkt Watson OpenScale sleduje, kdy kvalita modelu spadá pod přijatelnou úroveň, a kontroluje skóre Přesnost , které poskytuje procentní část přesných předpovědí. Následující metriky měří problémy s klasifikací více tříd:
- Přesnost
- Vážená skutečná kladná rychlost (wTPR)
- Vážená míra falešně pozitivních výsledků (wFPR)
- Vážené odvolání
- Vážená přesnost
- Vážené F1-Measure
- Logaritmická ztráta
Poté, co produkt Watson OpenScale zjistí problémy s kvalitou, jako např. narušení prahových hodnot přesnosti, musíte sestavit novou verzi modelu, která problém opraví. Pomocí ručně označených dat v tabulce zpětné vazby musíte znovu natrénovat model spolu s původními trénovacími daty.
Další informace
Přezkoumání výsledků vyhodnocení
Nadřízené téma: Konfigurace vyhodnocení kvality