MulticlassClassificationMetrics Třída

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML.Data

Sestavení:

Microsoft.ML.Data.dll

Balíček:

Microsoft.ML v2.0.0

Výsledky hodnocení pro trenéry s více třídami klasifikace

public sealed class MulticlassClassificationMetrics

type MulticlassClassificationMetrics = class

Public NotInheritable Class MulticlassClassificationMetrics

Dědičnost

Object

MulticlassClassificationMetrics

Vlastnosti

ConfusionMatrix	Matoucí matice, která poskytuje počty předpovězených tříd oproti skutečným třídám.
LogLoss	Získá průměrnou ztrátu protokolu klasifikátoru. Ztráta protokolu měří výkon klasifikátoru s ohledem na to, kolik predikovaných pravděpodobností se liší od popisku skutečné třídy. Nižší ztráta protokolu označuje lepší model. Dokonalý model, který předpovídá pravděpodobnost 1 pro skutečnou třídu, bude mít ztrátu protokolu 0.
LogLossReduction	Získá snížení ztráty protokolu (označované také jako relativní ztráta protokolu nebo snížení získání informací - RIG) klasifikátoru. Poskytuje míru toho, kolik modelu se vylepšuje na modelu, který poskytuje náhodné předpovědi. Snížení ztráty protokolů blíže k 1 značí lepší model.
MacroAccuracy	Získá průměrnou přesnost makra modelu.
MicroAccuracy	Získá mikroprůměrnou přesnost modelu.
PerClassLogLoss	Získá ztrátu protokolu klasifikátoru pro každou třídu. Ztráta protokolu měří výkon klasifikátoru s ohledem na to, kolik predikovaných pravděpodobností se liší od popisku skutečné třídy. Nižší ztráta protokolu označuje lepší model. Dokonalý model, který předpovídá pravděpodobnost 1 pro skutečnou třídu, bude mít ztrátu protokolu 0.
TopKAccuracy	Metoda pohodlí pro TopKAccuracyForAllK[TopKPredictionCount - 1]. Pokud TopKPredictionCount je pozitivní, jedná se o relativní počet příkladů, ve kterých je skutečný popisek jedním z nejlepších předpovídaných popisků prediktorem K.
TopKAccuracyForAllK	Vrátí nejvyšší přesnost K pro všechny K od 1 do hodnoty TopKPredictionCount.
TopKPredictionCount	Pokud je pozitivní, znamená to K in TopKAccuracy a TopKAccuracyForAllK.