Exhaustividad

La exhaustividad ofrece la proporción de predicciones correctas en clase positiva.

Detalles de la exhaustividad

  • Descripción: Proporción de predicciones correctas en clase positiva
  • 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 opinión son ligeramente diferentes a los datos de entrenamiento.
    • Variación errática o irregular: Una variación errática o irregular indica que los datos de opinión no son coherentes entre evaluaciones. Incremente el tamaño mínimo de la muestra para el supervisor de calidad.
  • Tipo de problema: Clasificación binaria
  • Valores de gráfico: Último valor en el margen de tiempo
  • Detalles de métricas disponibles: Matriz de confusión

Cómo calcularlo

La exhaustividad (R) se define como el número de verdaderos positivos (Tp) sobre el número de verdaderos positivos más el número de falsos negativos (Fn).

                       number of true positives
Recall =   ______________________________________________________

           (number of true positives + number of false negatives)