Bir bakışta ağırlıklı geri çağırma

• Açıklama: Ağırlıklarla sınıf olasılığına eşit olan geri çağırma ortası
• 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.

Ağırlıklı Geri Çağırma (wR), gerçek pozitiflerin sayısı ve ağırlıklı verilerle kullanılan yanlış negatif (Fn) sayısı üzerinden gerçek pozitiflerin (Tp) sayısı olarak tanımlıdır.

                          number of true positives
Recall =   ______________________________________________________

           number of true positives + number of false negatives

Daha fazla bilgi

Kalite sonuçlarını gözden geçirme

Üst konu: Kalite ölçümlerine genel bakış