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Racine de l'erreur quadratique moyenne dans les métriques de qualité Watson OpenScale
Dernière mise à jour : 07 oct. 2024
Racine de l'erreur quadratique moyenne dans les métriques de qualité Watson OpenScale

La vue de l'erreur quadratique moyenne (RMSE) montre la différence entre les valeurs prédites et observées dans votre modèle Watson OpenScale .

La racine de l'erreur quadratique moyenne en bref

  • Description : racine carrée de la moyenne du carré des différences entre la prévision du modèle et la valeur cible
  • Seuils par défaut : Limite supérieure = 80 %
  • Recommandation par défaut :
    • Tendance à la hausse : une tendance à la hausse indique que la métrique se dégrade. Les données de commentaires deviennent nettement différentes des données d'entraînement.
    • Tendance à la baisse : une tendance à la baisse indique que la métrique s'améliore. Cela signifie que l'entraînement du modèle est efficace.
    • Variation erratique ou irrégulière : Une variation erratique ou irrégulière indique que les données de commentaires ne sont pas cohérentes entre les évaluations. Augmentez la taille d'échantillon minimale pour le moniteur Qualité.
  • Type de problème : régression
  • Valeurs de graphique : dernière valeur de la période
  • Détails des métriques disponibles : Aucun

Calculs

La racine de l'erreur quadratique moyenne est égale à la racine carrée de la moyenne du carré (prévisions moins valeurs observées).

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

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Examen des résultats de qualité

Rubrique parent : Présentation des métriques de qualité

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Ces réponses sont générées par un modèle de langue de grande taille dans watsonx.ai en fonction du contenu de la documentation du produit. En savoir plus