Поделиться через


BinaryClassificationMetrics Класс

Определение

Результаты оценки для двоичных классификаторов, за исключением вероятностных метрик.

public class BinaryClassificationMetrics
type BinaryClassificationMetrics = class
Public Class BinaryClassificationMetrics
Наследование
BinaryClassificationMetrics
Производный

Свойства

Accuracy

Возвращает точность классификатора, который является пропорцией правильных прогнозов в тестовом наборе.

AreaUnderPrecisionRecallCurve

Возвращает область под кривой точности и полноты 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

Возвращает оценку F1 классификатора, которая является мерой качества классификатора, учитывая точность и полноту.

NegativePrecision

Возвращает 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

Возвращает 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

Возвращает положительную точность классификатора, который 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

Возвращает положительный отзыв классификатора, который является пропорцией правильно прогнозируемых положительных экземпляров среди всех положительных экземпляров (т. е. число положительных экземпляров, прогнозируемых как положительных, разделенных на общее число положительных экземпляров).

Применяется к