BinaryClassificationMetrics Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Data

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Исходный код:

BinaryClassificationMetrics.cs

Результаты оценки для двоичных классификаторов, за исключением вероятностных метрик.

public class BinaryClassificationMetrics

type BinaryClassificationMetrics = class

Public Class BinaryClassificationMetrics

Наследование

Object

BinaryClassificationMetrics

Производный

Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics

Свойства

Имя	Описание
Accuracy	Получает точность классификатора, который является пропорцией правильных прогнозов в тестовом наборе.
AreaUnderPrecisionRecallCurve	Возвращает область под кривой точности и отзыва классификатора.
AreaUnderRocCurve	Возвращает область под кривой ROC.
ConfusionMatrix	Матрица путаницы , дающая счетчики истинных положительных, истинных отрицательных, ложных срабатываний и ложных отрицательных значений для двух классов данных.
F1Score	Получает оценку F1 классификатора, которая является мерой качества классификатора, учитывая точность и отзыв.
NegativePrecision	Получает отрицательную точность классификатора, который является пропорцией правильно прогнозируемых отрицательных экземпляров среди всех отрицательных прогнозов (т. е. число отрицательных экземпляров, прогнозируемых как отрицательные, разделенное на общее число экземпляров, прогнозируемых как отрицательные).
NegativeRecall	Получает отрицательный отзыв классификатора, который является пропорцией правильно прогнозируемых отрицательных экземпляров среди всех отрицательных экземпляров (т. е. число отрицательных экземпляров, прогнозируемых как отрицательные, разделенное на общее число отрицательных экземпляров).
PositivePrecision	Получает положительную точность классификатора, которая является пропорцией правильно прогнозируемых положительных экземпляров среди всех положительных прогнозов (т. е. число положительных экземпляров, прогнозируемых как положительные, разделенное на общее число экземпляров, прогнозируемых как положительные).
PositiveRecall	Получает положительный отзыв классификатора, который является пропорцией правильно прогнозируемых положительных экземпляров среди всех положительных экземпляров (т. е. число положительных экземпляров, прогнозируемых как положительные, разделенное на общее число положительных экземпляров).