MulticlassClassificationMetrics 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

多クラス分類トレーナーの評価結果。

public sealed class MulticlassClassificationMetrics

type MulticlassClassificationMetrics = class

Public NotInheritable Class MulticlassClassificationMetrics

継承

Object

MulticlassClassificationMetrics

プロパティ

ConfusionMatrix	予測されたクラスと実際のクラスの数を示す 混同行列 。
LogLoss	分類子の平均対数損失を取得します。 対数損失は、予測された確率が真のクラス ラベルとどの程度異なるかに関して分類子のパフォーマンスを測定します。 対数損失が小さいほど、モデルが優れていることを示します。 真のクラスの確率 1 を予測する完璧なモデルでは、対数損失は 0 になります。
LogLossReduction	分類子の対数損失の減少 (相対対数損失、または情報ゲインの減少 - RIG とも呼ばれます) を取得します。 これは、ランダムな予測を提供するモデルでモデルがどの程度改善されるかを測定します。 1 に近い対数損失の減少は、より優れたモデルを示します。
MacroAccuracy	モデルのマクロ平均精度を取得します。
MicroAccuracy	モデルのマイクロ平均精度を取得します。
PerClassLogLoss	各クラスの分類子の対数損失を取得します。 対数損失は、予測された確率が真のクラス ラベルとどの程度異なるかに関して分類子のパフォーマンスを測定します。 対数損失が小さいほど、モデルが優れていることを示します。 真のクラスの確率 1 を予測する完璧なモデルでは、対数損失は 0 になります。
TopKAccuracy	"TopKAccuracyForAllK[TopKPredictionCount - 1]" の便利なメソッド。 正の場合 TopKPredictionCount 、これは、真のラベルが予測器による上位 K 予測ラベルの 1 つである例の相対数です。
TopKAccuracyForAllK	すべての K の上位 K 精度を 1 から TopKPredictionCount の値に返します。
TopKPredictionCount	正の場合、これは K in TopKAccuracy と TopKAccuracyForAllK.