0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Vzpomeňme na metriky kvality produktu Watson OpenScale
Last updated: 15. 6. 2023
Vzpomeňme na metriky kvality produktu Watson OpenScale

Vzpomeňme si dává proporce správných předpovědí pro pozitivní třídy v Watson OpenScale.

Odvolat na první pohled

  • Popis: Podíl správných předpovědí v pozitivní třídě
  • Výchozí prahové hodnoty: Dolní limit = 80%
  • Výchozí doporučení:
    • Meziroční trend: Trend směřující vzhůru označuje, že se metrika zlepšuje. To znamená, že rekvalifikace modelu je účinná.
    • Meziroční trend: Klesající trend označuje, že se metrika zhoršuje. Zpětná vazba dat se výrazně liší od údajů o odborné přípravě.
    • Vyzpytatelné nebo nepravidelné variace: Vymazává nebo nepravidelná variace označuje, že data zpětné vazby nejsou konzistentní mezi hodnoceními. Zvětšete minimální velikost vzorku pro monitor kvality.
  • Typ problému: Binární klasifikace
  • Hodnoty grafu: Poslední hodnota v časovém rámci.
  • Dostupné podrobnosti metriky: Matice sloučení

Spojte si to

Opětovné vyvolání (R) je definováno jako počet pravých pozitiv (Tp) nad počtem pravých pozitiv plus počet falešných negativů (Fn).

                       number of true positives
Recall =   ______________________________________________________

           (number of true positives + number of false negatives)

Další informace

Přezkoumání výsledků kvality

Nadřízené téma: Přehled metrik kvality

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more