BinaryClassificationMetrics クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Data

アセンブリ:

Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v2.0.0

確率的メトリックを除く、二項分類子の評価結果。

public class BinaryClassificationMetrics

type BinaryClassificationMetrics = class

Public Class BinaryClassificationMetrics

継承

Object

BinaryClassificationMetrics

派生

Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics

プロパティ

Accuracy	テスト セット内の正しい予測の割合である分類子の精度を取得します。
AreaUnderPrecisionRecallCurve	分類子の有効桁数/再現率曲線の下の領域を取得します。
AreaUnderRocCurve	ROC 曲線の下の領域を取得します。
ConfusionMatrix	2 つのデータ クラスの真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性の数を示す 混同行列 。
F1Score	精度と再現率の両方を考慮した分類子の品質の尺度である分類子の F1 スコアを取得します。
NegativePrecision	すべての負の予測の中で正しく予測された負のインスタンスの割合である分類子の負の精度を取得します (つまり、負として予測される負のインスタンスの数を、負として予測されたインスタンスの合計数で除算します)。
NegativeRecall	すべての負のインスタンス間で正しく予測された負のインスタンスの割合である分類子の負の呼び出しを取得します (つまり、負のインスタンスとして予測される負のインスタンスの数を、負のインスタンスの合計数で割った値)。
PositivePrecision	すべての正の予測の中で正しく予測された正のインスタンスの割合である分類子の正の精度を取得します (つまり、正と予測される正のインスタンスの数を、陽性として予測されたインスタンスの合計数で割った値)。
PositiveRecall	すべての正のインスタンス間で正しく予測された正のインスタンスの割合である分類子の正の呼び出しを取得します (つまり、陽性と予測される正のインスタンスの数を、正のインスタンスの合計数で割った値)。