Retourner à la version anglaise de la documentationRacine de l'erreur quadratique moyenne dans les métriques de qualité Watson OpenScale
Racine de l'erreur quadratique moyenne dans les métriques de qualité Watson OpenScale
Dernière mise à jour : 07 oct. 2024
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).
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RMSE = √(forecasts - observed values)*(forecasts - observed values)
En savoir plus
Examen des résultats de qualité
Rubrique parent : Présentation des métriques de qualité