MulticlassClassificationCatalog.Evaluate Método
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
Avalia os dados de classificação de várias classes pontuados.
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
Parâmetros
- data
- IDataView
Os dados pontuados.
- labelColumnName
- String
O nome da coluna de rótulo em data
.
- scoreColumnName
- String
O nome da coluna de pontuação em data
.
- predictedLabelColumnName
- String
O nome da coluna de rótulo prevista em data
.
- topKPredictionCount
- Int32
Se dado um valor positivo, ele TopKAccuracy será preenchido com a precisão de K superior, ou seja, a precisão supondo que consideremos um exemplo com a classe correta dentro dos valores de K superior como sendo armazenados "corretamente".
Retornos
Os resultados da avaliação dessas saídas calibradas.