Le taux de faux positifs pondéré en bref

• Description : proportion des prévisions incorrectes dans la classe positive

• Seuils par défaut : limite inférieure = 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 : classification multi-classes

• Valeurs de graphique : dernière valeur de la période

• Détails des métriques disponibles : Matrice de confusion

Calculs

Le taux de faux positifs pondéré est l'application du FPR avec des données pondérées.

                   number of false positives
FPR =  ______________________________________________________

       (number of false positives + number of true negatives)

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Examen des résultats de qualité

Rubrique parent : Présentation des métriques de qualité