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Watson OpenScale 品質メトリックの真陽性率
最終更新: 2024年10月07日
Watson OpenScale 品質メトリックの真陽性率

真陽性率 (TPR) は、 Watson OpenScaleの肯定クラスの予測における正しい予測の比率を示します。

一目でわかる真陽性率

  • 説明: 肯定クラスの予測での正しい予測の比率です
  • デフォルトのしきい値: 下限 = 80%
  • デフォルトの推奨:
    • 上昇傾向: 上昇傾向は、指標が向上していることを示します。 これは、モデルの再訓練の効果が出ていることを意味します。
    • 下降傾向: 下降傾向は、指標が悪化していることを示します。 フィードバック・データと訓練データの差異が明らかに広がっています。
    • 不規則または不定期変化: 不規則変化または不定期変化は、フィードバック・データが各評価で一貫性がないことを示します。 モデル性能モニタリングの最小サンプル・サイズを増やしてください。
  • 問題タイプ: 二項分類
  • グラフ値: 時間フレーム内の最終値
  • 使用可能な指標の詳細: 混同行列

計算

真陽性率は、以下の数式で計算されます。

                  number of true positives
TPR =  _________________________________________________________

        (number of true positives + number of false negatives)

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親トピック: 品質指標の概要

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