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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
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