精度評価指標
最終更新: 2025年2月04日
精度メトリックは、結果の総数における正しい結果の割合を計算することで、モデル予測の正確性を測定します。
メトリックの詳細
正確性は、 watsonx.governance における2値分類および多値分類の機械学習モデルのパフォーマンスの質を測定する品質評価指標です。
有効範囲 (Scope)
精度メトリックは機械学習モデルのみを評価します。
- AI 資産の種類：機械学習モデル
- 機械学習の問題タイプ ：
- 2 項分類
- マルチクラス分類
スコアと価値
精度メトリックスコアは、予測の総数と比較した際に、モデルによってなされた予測の正解率を示します。 スコアが高いほど、より正確な予測がなされていることを示します。
- 値の範囲 ： 0.0-1.0
- 最高得点 ： 1.0
- グラフ値: 時間フレーム内の最終値
- 比率：
- 0時：正解なし
- 0以上：より正確な予測により、精度が向上していることを示す
設定
デフォルトのしきい値 ：下限値 = 80%
計算
精度は次の式で計算されます
- TP = 真陽性
- TN = 真の陰性
- FP = 偽陽性
- FN = 偽陰性
親トピック： 評価基準
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