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Proporción de varianza explicada en métricas de calidad de Watson OpenScale
Última actualización: 07 oct 2024
Proporción de varianza explicada en métricas de calidad de Watson OpenScale

La proporción de varianza explicada proporciona la proporción de varianza explicada y varianza objetivo.

Detalles de la proporción de varianza explicada

  • Descripción: La proporción de varianza explicada es la proporción de varianza explicada y la varianza de destino. La varianza explicada es la diferencia entre la varianza de destino y la varianza de error de predicción.
  • Umbrales predeterminados: límite inferior = 80%
  • Recomendación predeterminada:
    • Tendencia al alza: Una tendencia al alza indica que la métrica está mejorando. Esto significa que el reentrenamiento del modelo es efectivo.
    • Tendencia a la baja: Una tendencia a la baja indica que la métrica se está deteriorando. Los datos de comentarios ya son significativamente distintos respecto a los datos de entrenamiento.
    • 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

La varianza de proporción explicada se calcula promediando los números y, a continuación, para cada número, resta la media y cuadra los resultados. Luego, trabajar las plazas.

                                  sum of squares between groups 
Proportion explained variance =  ________________________________

                                      sum of squares total

Más información

Revisión de resultados de calidad

Tema principal: Visión general de las métricas de calidad

Búsqueda y respuesta de IA generativa
Estas respuestas las genera un modelo de lenguaje grande en watsonx.ai que se basa en el contenido de la documentación del producto. Más información