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MulticlassClassificationCatalog.Evaluate メソッド

定義

スコア付けされた多クラス分類データを評価します。

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

パラメーター

data
IDataView

スコア付けされたデータ。

labelColumnName
String

のラベル列 dataの名前。

scoreColumnName
String

内のスコア列 dataの名前。

predictedLabelColumnName
String

内の予測ラベル列の data名前。

topKPredictionCount
Int32

正の値を指定すると、 TopKAccuracy top-K 精度、つまり、top-K 値内の正しいクラスを持つ例が "正しく" 格納されていると仮定した場合の精度が入力されます。

戻り値

これらの調整された出力の評価結果。

適用対象