MulticlassClassificationCatalog.Evaluate Methode
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Bewertete Bewertungen von Mehrklassenklassifizierungsdaten.
public Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetrics Evaluate (Microsoft.ML.IDataView data, string labelColumnName = "Label", string scoreColumnName = "Score", string predictedLabelColumnName = "PredictedLabel", int topKPredictionCount = 0);
member this.Evaluate : Microsoft.ML.IDataView * string * string * string * int -> Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetrics
Public Function Evaluate (data As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional predictedLabelColumnName As String = "PredictedLabel", Optional topKPredictionCount As Integer = 0) As MulticlassClassificationMetrics
Parameter
- data
- IDataView
Die bewerteten Daten.
- labelColumnName
- String
Der Name der Beschriftungsspalte in data
.
- scoreColumnName
- String
Der Name der Spalte "Score" in data
.
- predictedLabelColumnName
- String
Der Name der vorhergesagten Bezeichnungsspalte in data
.
- topKPredictionCount
- Int32
Wenn ein positiver Wert angegeben wird, wird dies TopKAccuracy mit der Höchsten-K-Genauigkeit gefüllt, d. h. die Genauigkeit, die angenommen wird, dass wir ein Beispiel mit der richtigen Klasse innerhalb der top-K-Werte als "korrekt" speichern.
Gibt zurück
Die Auswertungsergebnisse für diese kalibrierten Ausgaben.
Gilt für:
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