0 / 0
Volver a la versión inglesa de la documentación
F1-measure ponderada en métricas de calidad de Watson OpenScale
Última actualización: 07 oct 2024
F1-measure ponderada en métricas de calidad de Watson OpenScale

La F1-measure ponderada proporciona la media ponderada de F1-measure con ponderaciones iguales a la probabilidad de clase en Watson OpenScale.

Detalles de la medida F1 ponderada

  • Descripción: Medida ponderada de la medida F1 con ponderaciones iguales a la probabilidad de clase
  • 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 multiclase
  • Valores de gráfico: Último valor en el margen de tiempo
  • Detalles de métricas disponibles: Matriz de confusión

Cómo se calcula

La medida F1 ponderada es el resultado de utilizar los datos ponderados.

           precision * recall
F1 = 2 *  ____________________

           precision + recall

Más información

Revisión de resultados de calidad

Tema principal: Visión general de las métricas de calidad

Búsqueda y respuesta de IA generativa
Estas respuestas las genera un modelo de lenguaje grande en watsonx.ai que se basa en el contenido de la documentación del producto. Más información