ClassificationMultilabelPrimaryMetrics type
Definisce i valori per ClassificationMultilabelPrimaryMetrics.
KnownClassificationMultilabelPrimaryMetrics può essere usato in modo intercambiabile con ClassificationMultilabelPrimaryMetrics, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.
Valori noti supportati dal servizio
AUCWeighted: AUC è l'area sotto la curva.
Questa metrica rappresenta la media aritmetica del punteggio per ogni classe, ponderata in base al numero di istanze true in ogni classe.
l'accuratezza: l'accuratezza è il rapporto delle stime che corrispondono esattamente alle etichette di classe vere.
NormMacroRecall: il richiamo di macro normalizzato è il richiamo della macro media e normalizzato, in modo che le prestazioni casuali dispongano di un punteggio pari a 0 e che le prestazioni perfette siano pari a 1.
AveragePrecisionScoreWeighted: media aritmetica del punteggio di precisione medio per ogni classe, ponderata in base al numero di istanze true in ogni classe.
PrecisionScoreWeighted: media aritmetica della precisione per ogni classe, ponderata per numero di istanze true in ogni classe.
IOU: intersezione su unione. Intersezione delle stime suddivise per unione di stime.
type ClassificationMultilabelPrimaryMetrics = string