MulticlassClassificationCatalog.Evaluate メソッド
定義
重要
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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。