BinaryClassificationMetrics 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Data

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Source:

BinaryClassificationMetrics.cs

확률적 메트릭을 제외한 이진 분류자 평가 결과입니다.

public class BinaryClassificationMetrics

type BinaryClassificationMetrics = class

Public Class BinaryClassificationMetrics

상속

Object

BinaryClassificationMetrics

파생

Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics

속성

Name	Description
Accuracy	테스트 집합에서 올바른 예측의 비율인 분류자의 정확도를 가져옵니다.
AreaUnderPrecisionRecallCurve	분류자의 전체 자릿수/재현율 곡선 아래에 있는 영역을 가져옵니다.
AreaUnderRocCurve	ROC 곡선 아래의 영역을 가져옵니다.
ConfusionMatrix	두 가지 데이터 클래스에 대한 참 긍정, 참 부정, 가양성 및 거짓 부정의 개수를 제공하는 혼동 행렬 입니다.
F1Score	정밀도와 재현율을 모두 고려하여 분류자의 품질을 측정하는 분류자의 F1 점수를 가져옵니다.
NegativePrecision	모든 음수 예측 중 올바르게 예측된 음수 인스턴스의 비율인 분류자의 음수 정밀도를 가져옵니다(예: 음수로 예측된 음수 인스턴스의 수를 음수로 예측된 총 인스턴스 수로 나눕니다).
NegativeRecall	모든 음수 인스턴스 중에서 올바르게 예측된 음수 인스턴스의 비율인 분류자의 음수 회수를 가져옵니다(즉, 음수로 예측된 음수 인스턴스의 수를 총 음수 인스턴스 수로 나눕니다).
PositivePrecision	모든 긍정 예측 중에서 올바르게 예측된 양수 인스턴스의 비율인 분류자의 양수 정밀도를 가져옵니다(예: 양수로 예측된 양수 인스턴스의 수를 양수로 예측된 총 인스턴스 수로 나눕니다).
PositiveRecall	모든 양수 인스턴스 중에서 올바르게 예측된 양수 인스턴스의 비율인 분류자의 양수 회수를 가져옵니다(예: 양수로 예측된 양수 인스턴스의 수를 총 양의 인스턴스 수로 나눕니다).