AnomalyDetectionCatalog.Evaluate 메서드

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

점수가 매기된 변칙 검색 데이터를 평가합니다.

public Microsoft.ML.Data.AnomalyDetectionMetrics Evaluate (Microsoft.ML.IDataView data, string labelColumnName = "Label", string scoreColumnName = "Score", string predictedLabelColumnName = "PredictedLabel", int falsePositiveCount = 10);

member this.Evaluate : Microsoft.ML.IDataView * string * string * string * int -> Microsoft.ML.Data.AnomalyDetectionMetrics

Public Function Evaluate (data As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional predictedLabelColumnName As String = "PredictedLabel", Optional falsePositiveCount As Integer = 10) As AnomalyDetectionMetrics

매개 변수

data

IDataView

점수가 매기된 데이터입니다.

labelColumnName

String

에 있는 레이블 열의 이름입니다 data.

scoreColumnName

String

의 점수 열 data이름입니다.

predictedLabelColumnName

String

에서 예측된 레이블 열의 이름입니다 data.

falsePositiveCount

Int32

메트릭을 계산 DetectionRateAtFalsePositiveCount 할 가양성 수입니다.

반환

AnomalyDetectionMetrics

평가 결과입니다.