Volver a la versión inglesa de la documentaciónTasa de verdaderos positivos en las métricas de calidad de Watson OpenScale
Tasa de verdaderos positivos en las métricas de calidad de Watson OpenScale
Última actualización: 07 oct 2024
La tasa de verdaderos positivos (TPR) proporciona la proporción de predicciones correctas en predicciones de clases positivas en Watson OpenScale.
Tasa de verdaderos positivos de un vistazo
- Descripción: Proporción de predicciones correctas en predicciones de 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 comentarios ya son significativamente distintos respecto a los datos de entrenamiento.
- 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: Clasificación binaria
- Valores de gráfico: Último valor en el margen de tiempo
- Detalles de métricas disponibles: Matriz de confusión
Cómo se calcula
El índice de verdaderos positivos se calcula mediante la fórmula siguiente:
number of true positives
TPR = _________________________________________________________
(number of true positives + number of false negatives)
Más información
Revisión de resultados de calidad
Tema principal: Visión general de las métricas de calidad