Go back to the English version of the documentationŚrednia ważona wartość dodatnia w pomiarach jakości Watson OpenScale
Średnia ważona wartość dodatnia w pomiarach jakości Watson OpenScale
Last updated: 15 cze 2023
Wartość Ważona Fałszywie Dodatnia daje średnią ważoną klasy fałszywie dodatniej (FPR), przy czym wagi są równe prawdopodobieństwu klasy w Watson OpenScale.
Średnia ważona wartość dodatnia (wFPR) na pierwszy rzut oka
Opis: Proporcja niepoprawnych predykcji w klasie dodatniej
Progi domyślne: Dolny limit = 80%
Domyślna rekomendacja:
- tendencja wzrostowa: trend wzrostowy wskazuje, że pomiar jest pogarszający się. Dane zwrotne stają się znacznie inne niż dane treningowe.
- Trend w dół: trend spadkowy wskazuje, że pomiar jest udoskonalany. Oznacza to, że przekwalifikowanie modelu jest skuteczne.
- Zmienność nieregularna lub nieregularna: odmiana nieregularna lub nieregularna wskazuje, że dane dotyczące sprzężenia zwrotnego nie są spójne między ocenami. Zwiększ minimalną wielkość próbki dla monitora jakości.
Typ problemu: klasyfikacja wieloklasowa
Wartości wykresu: Ostatnia wartość w przedziale czasu
Dostępne szczegóły metryk: Macierz konfuzyjna
Wykonaj matematykę
Ważona fałszywa dodatnia stawka jest aplikacją FPR z danymi ważonymi.
number of false positives
FPR = ______________________________________________________
(number of false positives + number of true negatives)
Więcej inform.
Temat nadrzędny: Przegląd wielkości mierzonych dotyczących jakości