ClassificationMultilabelPrimaryMetrics type
Define valores para ClassificationMultilabelPrimaryMetrics.
KnownClassificationMultilabelPrimaryMetrics se puede usar indistintamente con ClassificationMultilabelPrimaryMetrics, esta enumeración contiene los valores conocidos que admite el servicio.
Valores conocidos admitidos por el servicio
AUCWeighted: AUC es el área bajo la curva.
Esta métrica representa la media aritmética de la puntuación de cada clase, ponderada por el número de instancias verdaderas de cada clase.
Precisión: la precisión es la proporción de predicciones que coinciden exactamente con las etiquetas de clase verdaderas.
NormMacroRecall: la recuperación de macros normalizada es una macro con promedio normalizado y normalizado, de modo que el rendimiento aleatorio tenga una puntuación de 0 y el rendimiento perfecto tenga una puntuación de 1.
AveragePrecisionScoreWeighted: media aritmética de la puntuación de precisión media para cada clase, ponderada por el número de instancias verdaderas de cada clase.
PrecisionScoreWeighted: media aritmética de precisión para cada clase, ponderada por número de instancias verdaderas en cada clase.
IOU: Intersección sobre unión. Intersección de predicciones divididas por unión de predicciones.
type ClassificationMultilabelPrimaryMetrics = string