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Watson OpenScale 品質メトリックでの重み付きリコール
最終更新: 2024年10月07日
加重再現率は、 Watson OpenScaleにおけるクラス確率と等しい重みを持つ再現率の加重平均です。
一目でわかる加重再現率
- 説明: 加重再現率の加重平均は、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
加重再現率 (wR) は、重みづけデータで使用する真陽性 (Tp) と偽陰性 (Fn) の合計数に対する真陽性の数と定義されます。
number of true positives
Recall = ______________________________________________________
number of true positives + number of false negatives
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親トピック: 品質指標の概要