Go back to the English version of the documentationWatson OpenScale 质量指标中的加权误报率
Watson OpenScale 质量指标中的加权误报率
Last updated: 2024年10月07日
加权假正率给出类假正率 (FPR) 的加权平均值,其权重等于 Watson OpenScale中的类概率。
加权假正率 (wFPR) 概览
描述:阳性类别中不正确预测的比例
缺省阈值:下限 = 80%
缺省建议:
- 上升趋势:上升趋势表明指标不断恶化。 回馈数据正变得与训练数据明显不同。
- 下跌趋势:下跌趋势表明指标不断改善。 这表示模型重新训练有效果。
- 不稳定或不规则变化:不稳定或不规则变化表明回馈数据在评估之间不一致。 请增加质量监视器的最小样本大小。
问题类型:多类分类
图表值:时间范围中的最后一个值
可用的指标详细信息:混淆矩阵
数值计算
加权假正率是使用加权数据应用 FPR 的结果。
number of false positives
FPR = ______________________________________________________
(number of false positives + number of true negatives)
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父主题: 质量度量概述