Model Evaluations - Get

Usługa:

Azure AI Services

Wersja interfejsu API:

2023-04-01-preview

Uzyskaj informacje o określonej ocenie modelu.

Zwrócone kody stanu:

• 200: Operacja została ukończona pomyślnie.
• 400: Żądanie zostało źle sformułowane.
• 404: Nie można odnaleźć oceny modelu o określonej nazwie.

GET /models/{name}/evaluations/{evaluationName}?api-version=2023-04-01-preview

Parametry identyfikatora URI

Nazwa	W	Wymagane	Typ	Opis
evaluationName	path	True	string	Nazwa oceny modelu do pobrania. Wzorzec wyrażenia regularnego: ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9._-]*$
name	path	True	string	Nazwa modelu do pobrania oceny. Wzorzec wyrażenia regularnego: ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9._-]*$
api-version	query	True	string	Żądana wersja interfejsu API.

Odpowiedzi

Nazwa	Typ	Opis
200 OK	ModelEvaluation	Powodzenie
Other Status Codes	ErrorResponse	Błąd Nagłówki x-ms-error-code: string

Przykłady

ModelEvaluations_Get

Przykładowe żądanie

HTTP

GET /models/my_model_name/evaluations/my_evaluation_name?api-version=2023-04-01-preview

Przykładowa odpowiedź

Kod stanu:

200

{
  "name": "my_evaluation_name",
  "modelName": "my_model_name",
  "createdDateTime": "2023-01-13T20:46:22.127Z",
  "updatedDateTime": "2023-01-13T20:46:22.127Z",
  "status": "notStarted",
  "evaluationParameters": {
    "testDatasetName": "my_test_dataset_name"
  }
}

Definicje

Nazwa	Opis
ErrorResponse	Odpowiedź zwrócona po wystąpieniu błędu.
ErrorResponseDetails	Informacje o błędzie.
ErrorResponseInnerError	Szczegółowy błąd.
ModelEvaluation	Opisuje przebieg oceny na potrzeby oceny dokładności modelu przy użyciu zestawu testowego.
ModelEvaluationParameters	Parametry służące do określania sposobu oceniania modelu.
ModelEvaluationState	Tylko do odczytu. Bieżący stan przebiegu oceny.
ModelPerformance	Metryki wydajności dla niestandardowego wytrenowanego modelu.
ModelTagPerformance	Metryki wydajności dla każdego tagu rozpoznawanego przez niestandardowy wytrenowany model.

ErrorResponse

Odpowiedź zwrócona po wystąpieniu błędu.

Nazwa	Typ	Opis
error	ErrorResponseDetails	Informacje o błędzie.

ErrorResponseDetails

Informacje o błędzie.

Nazwa	Typ	Opis
code	string	Kod błędu.
details	ErrorResponseDetails[]	Lista szczegółowych błędów.
innererror	ErrorResponseInnerError	Szczegółowy błąd.
message	string	Komunikat o błędzie.
target	string	Element docelowy błędu.

ErrorResponseInnerError

Szczegółowy błąd.

Nazwa	Typ	Opis
code	string	Kod błędu.
innererror	ErrorResponseInnerError	Szczegółowy błąd.
message	string	Komunikat o błędzie.

ModelEvaluation

Opisuje przebieg oceny na potrzeby oceny dokładności modelu przy użyciu zestawu testowego.

Nazwa	Typ	Opis
createdDateTime	string	Tylko do odczytu. Data i godzina utworzenia przebiegu oceny w formacie UTC.
error	ErrorResponseDetails	Informacje o błędzie.
evaluationParameters	ModelEvaluationParameters	Parametry służące do określania sposobu oceniania modelu.
modelName	string	Tylko do odczytu. Model do oceny.
modelPerformance	ModelPerformance	Metryki wydajności dla niestandardowego wytrenowanego modelu.
name	string	Tylko do odczytu. Nazwa używana do unikatowego identyfikowania przebiegu oceny.
status	ModelEvaluationState	Tylko do odczytu. Bieżący stan przebiegu oceny.
updatedDateTime	string	Tylko do odczytu. Data i godzina ostatniej aktualizacji przebiegu oceny w formacie UTC.

ModelEvaluationParameters

Parametry służące do określania sposobu oceniania modelu.

Nazwa	Typ	Opis
testDatasetName	string	Nazwa zestawu danych używana do testowania.

ModelEvaluationState

Tylko do odczytu. Bieżący stan przebiegu oceny.

Nazwa	Typ	Opis
failed	string
notStarted	string
running	string
succeeded	string

ModelPerformance

Metryki wydajności dla niestandardowego wytrenowanego modelu.

Nazwa	Typ	Opis
accuracyTop1	number	Tylko do odczytu. W przypadku modeli klasyfikacji wieloklasowej. Proporcja próbek testowych, w których klasa podstawy prawda jest zgodna z przewidywaną klasą.
accuracyTop5	number	Tylko do odczytu. W przypadku modeli klasyfikacji wieloklasowej. Odsetek próbek testowych, w których klasa ground truth znajduje się w pięciu pierwszych przewidywanych klasach.
averagePrecision	number	Tylko do odczytu. Miara wydajności modelu podsumowuje precyzję i kompletność przy różnych progach ufności.
calibrationECE	number	Tylko do odczytu. W przypadku modeli klasyfikacji wieloklasowej. Oczekiwany błąd kalibracji.
meanAveragePrecision30	number	Tylko do odczytu. W przypadku modeli wykrywania obiektów. Średnia precyzja na progu 30%.
meanAveragePrecision50	number	Tylko do odczytu. W przypadku modeli wykrywania obiektów. Średnia precyzja na progu 50%.
meanAveragePrecision75	number	Tylko do odczytu. W przypadku modeli wykrywania obiektów. Średnia precyzja na progu 75%.
tagPerformance	<string,  ModelTagPerformance>	Tylko do odczytu. Metryki wydajności dla każdego tagu rozpoznawane przez model.

ModelTagPerformance

Metryki wydajności dla każdego tagu rozpoznawanego przez niestandardowy wytrenowany model.

Nazwa	Typ	Opis
accuracy	number	Tylko do odczytu. W przypadku modeli wieloklasowych. Dokładność tagów.
averagePrecision50	number	Tylko do odczytu. W przypadku modeli wykrywania obiektów. Średnia precyzja na progu 50%.