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Watson OpenScale 品質メトリックでの R2 乗
最終更新: 2024年10月07日
Watson OpenScale 品質メトリックでの R2 乗

R2 乗は、 Watson OpenScaleにおける総分散と説明された分散の比率です。 R2 乗は、回帰予測が実際の値にどの程度近似しているかを測定します。 R2 乗のスコアが高いほど、モデルは実際の値に適合します。

一目でわかる R 2 乗

  • 説明: ターゲット分散と、ターゲット分散に対する予測誤差の間の差異の比率です
  • デフォルトのしきい値: 下限 = 80%
  • デフォルトの推奨:
    • 上昇傾向: 上昇傾向は、指標が向上していることを示します。 これは、モデルの再訓練の効果が出ていることを意味します。
    • 下降傾向: 下降傾向は、指標が悪化していることを示します。 フィードバック・データと訓練データの差異が明らかに広がっています。
    • 不規則または不定期変化: 不規則変化または不定期変化は、フィードバック・データが各評価で一貫性がないことを示します。 モデル性能モニタリングの最小サンプル・サイズを増やしてください。
  • 問題タイプ: 回帰
  • グラフ値: 時間フレーム内の最終値
  • 使用可能な指標の詳細: なし

計算

R2 乗メトリックは、以下の数式で定義されます。

                  explained variation
R-squared =       _____________________

                    total variation

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親トピック: 品質指標の概要

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