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Raíz del error cuadrático medio en las métricas de calidad de Watson OpenScale
Última actualización: 07 oct 2024
Raíz del error cuadrático medio en las métricas de calidad de Watson OpenScale

La vista de raíz del error cuadrático medio (RMSE) muestra la diferencia entre los valores pronosticados y observados en el modelo de Watson OpenScale .

Detalles de raíz del error cuadrático promedio

  • Descripción: Raíz cuadrada de media de cuadrado de la diferencia entre la predicción del modelo y el valor de destino
  • Umbrales predeterminados: Límite superior = 80 %
  • Recomendación predeterminada:
    • Tendencia al alza: Una tendencia al alza indica que la métrica se está deteriorando. Los datos de comentarios ya son significativamente distintos respecto a los datos de entrenamiento.
    • Tendencia a la baja: Una tendencia a la baja indica que la métrica está mejorando. Esto significa que el reentrenamiento del modelo es efectivo.
    • 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 raíz del error cuadrático medio es igual a la raíz cuadrada de la media del cuadrado (previsiones menos valores observados).

          ___________________________________________________________
RMSE  =  √(forecasts - observed values)*(forecasts - observed values)

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