MulticlassClassificationCatalog.Evaluate Metode

Definisi

Ruang nama:

Microsoft.ML

Rakitan:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Sumber:

TrainCatalog.cs

Mengevaluasi data klasifikasi multikelas dengan skor.

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

Data yang dinilai.

labelColumnName

String

Nama kolom label di data.

scoreColumnName

String

Nama kolom skor di data.

predictedLabelColumnName

String

Nama kolom label yang diprediksi di data.

topKPredictionCount

Int32

Jika diberi nilai positif, TopKAccuracy akan diisi dengan akurasi top-K, yaitu akurasi dengan asumsi kita menganggap contoh dengan kelas yang benar dalam nilai top-K sebagai disimpan "dengan benar."

Mengembalikan

MulticlassClassificationMetrics

Hasil evaluasi untuk output yang dikalibrasi ini.