MulticlassClassificationMetrics Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Data

Ensamblado:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquete:

Microsoft.ML v2.0.0

Resultados de evaluación para instructores de clasificación de varias clases.

public sealed class MulticlassClassificationMetrics

type MulticlassClassificationMetrics = class

Public NotInheritable Class MulticlassClassificationMetrics

Herencia

Object

MulticlassClassificationMetrics

Propiedades

ConfusionMatrix	Matriz de confusión que proporciona los recuentos de las clases predichas frente a las clases reales.
LogLoss	Obtiene la pérdida media de registro del clasificador. La pérdida de registros mide el rendimiento de un clasificador con respecto a la cantidad de probabilidades previstas que se diferencian de la etiqueta de clase verdadera. La pérdida de registro inferior indica un mejor modelo. Un modelo perfecto, que predice una probabilidad de 1 para la clase verdadera, tendrá una pérdida de registro de 0.
LogLossReduction	Obtiene la reducción de pérdida de registro (también conocida como pérdida de registro relativa o reducción en la ganancia de información - RIG) del clasificador. Proporciona una medida de cuánto mejora un modelo en un modelo que proporciona predicciones aleatorias. La reducción de pérdida de registros más cercana a 1 indica un mejor modelo.
MacroAccuracy	Obtiene la precisión de promedio de macros del modelo.
MicroAccuracy	Obtiene la precisión de la micromedia del modelo.
PerClassLogLoss	Obtiene la pérdida de registro del clasificador para cada clase. La pérdida de registros mide el rendimiento de un clasificador con respecto a la cantidad de probabilidades previstas que se diferencian de la etiqueta de clase verdadera. La pérdida de registro inferior indica un mejor modelo. Un modelo perfecto, que predice una probabilidad de 1 para la clase verdadera, tendrá una pérdida de registro de 0.
TopKAccuracy	Método de conveniencia para "TopKAccuracyForAllK[TopKPredictionCount - 1]". Si TopKPredictionCount es positivo, este es el número relativo de ejemplos en los que la etiqueta verdadera es una de las rótulas de predicción K principales por parte del predictor.
TopKAccuracyForAllK	Devuelve la precisión K superior de todos los K de 1 al valor de TopKPredictionCount.
TopKPredictionCount	Si es positivo, esto indica la K en TopKAccuracy y TopKAccuracyForAllK.