Bir bakışta ağırlıklı duyarlık

• Açıklama: Ağırlıklarla sınıf olasılığına eşit olan duyarlık ağırlıklı ortalık
• Varsayılan eşikler: Alt sınır = 80%
• Varsayılan öneri:
  • Yukarı yönlü eğilim: Yukarı yönlü bir eğilim, metriğin iyileştirileceğini gösterir. Bu, model yeniden eğitiminin etkili olduğu anlamına gelir.
  • Aşağı yönlü eğilim: Aşağı doğru bir eğilim, metriğin bozulduğunu gösterir. Geri bildirim verileri, eğitim verisinden önemli ölçüde farklı hale geliyor.
  • Dengesiz ya da düzensiz varyasyon: düzensiz ya da düzensiz bir varyasyon, değerlendirmeler arasında geribildirim verilerinin tutarlı olmadığını gösterir. Kalite izleme programı için örnek büyüklüğü alt sınırını artırın.
• Sorun tipi: Multiclass sınıflandırması
• Grafik değerleri: Zaman çerçevesindeki son değer
• Ölçüm ayrıntıları kullanılabilir: Konfüzyon matrisi

Hesabı yap.

Duyarlık (P), gerçek pozitiflerin sayısı ve yalancı pozitiflerin (Fp) sayısı üzerinden gerçek pozitiflerin (Tp) sayısı olarak tanımlanır.

                            number of true positives
Precision =  ________________________________________________________

             number of true positives + the number of false positives

Daha fazla bilgi

Kalite sonuçlarını gözden geçirme

Üst konu: Kalite ölçümlerine genel bakış