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Watson OpenScale 品質メトリックで重み付けされた精度
最終更新: 2024年10月07日
Watson OpenScale 品質メトリックで重み付けされた精度

重み付けされた精度は、 Watson OpenScaleのクラス確率と等しい重み付けされた精度の平均値を示します。

一目でわかる加重適合率

  • 説明: 加重適合率の加重平均は、クラス確率と同等です
  • 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: 多項分類
  • 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

適合率 (P) は、真陽性 (Tp) と偽陽性 (Fp) の合計数に対する真陽性の数と定義されます。

                            number of true positives
Precision =  ________________________________________________________

             number of true positives + the number of false positives

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品質結果の確認

親トピック: 品質指標の概要

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これらの回答は、製品資料の内容に基づいて、 watsonx.ai のラージ言語モデルによって生成されます。 詳細