BinaryClassificationMetrics Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Data

Ensamblado:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquete:

Microsoft.ML v3.0.1

Resultados de evaluación para clasificadores binarios, excepto las métricas probabilísticas.

public class BinaryClassificationMetrics

type BinaryClassificationMetrics = class

Public Class BinaryClassificationMetrics

Herencia

Object

BinaryClassificationMetrics

Derivado

Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics

Propiedades

Accuracy	Obtiene la precisión de un clasificador que es la proporción de predicciones correctas en el conjunto de pruebas.
AreaUnderPrecisionRecallCurve	Obtiene el área bajo la curva de precisión y recuperación del clasificador.
AreaUnderRocCurve	Obtiene el área debajo de la curva ROC.
ConfusionMatrix	Matriz de confusión que proporciona los recuentos de los verdaderos positivos, verdaderos negativos, falsos positivos y falsos negativos para las dos clases de datos.
F1Score	Obtiene la puntuación F1 del clasificador, que es una medida de la calidad del clasificador teniendo en cuenta tanto la precisión como la recuperación.
NegativePrecision	Obtiene la precisión negativa de un clasificador que es la proporción de instancias negativas predichas correctamente entre todas las predicciones negativas (es decir, el número de instancias negativas previstas como negativas, divididas por el número total de instancias predichas como negativas).
NegativeRecall	Obtiene la recuperación negativa de un clasificador que es la proporción de instancias negativas predichas correctamente entre todas las instancias negativas (es decir, el número de instancias negativas previstas como negativas, divididas por el número total de instancias negativas).
PositivePrecision	Obtiene la precisión positiva de un clasificador que es la proporción de instancias positivas predichas correctamente entre todas las predicciones positivas (es decir, el número de instancias positivas previstas como positivas, divididas por el número total de instancias predichas como positivas).
PositiveRecall	Obtiene la recuperación positiva de un clasificador que es la proporción de instancias positivas predichas correctamente entre todas las instancias positivas (es decir, el número de instancias positivas previstas como positivas, divididas por el número total de instancias positivas).