MulticlassClassificationMetrics Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Data

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Результаты оценки для многоклассовых тренеров классификации.

public sealed class MulticlassClassificationMetrics

type MulticlassClassificationMetrics = class

Public NotInheritable Class MulticlassClassificationMetrics

Наследование

Object

MulticlassClassificationMetrics

Свойства

ConfusionMatrix	Матрица путаницы, дающая счетчики прогнозируемых классов и фактические классы.
LogLoss	Возвращает среднюю потерю журнала классификатора. Потеря журнала измеряет производительность классификатора относительно того, сколько прогнозируемых вероятностей делится с истинной меткой класса. Более низкая потеря журнала указывает на лучшую модель. Идеальная модель, которая прогнозирует вероятность 1 для истинного класса, будет иметь потерю журнала 0.
LogLossReduction	Возвращает снижение потери журнала (также известное как относительная потеря журнала или уменьшение получения информации — RIG) классификатора. Он дает меру того, сколько модель улучшает модель, которая дает случайные прогнозы. Уменьшение потери журналов ближе к 1 указывает на лучшую модель.
MacroAccuracy	Возвращает точность макросов модели в среднем.
MicroAccuracy	Возвращает микросреднюю точность модели.
PerClassLogLoss	Возвращает потерю журнала классификатора для каждого класса. Потеря журнала измеряет производительность классификатора относительно того, сколько прогнозируемых вероятностей делится с истинной меткой класса. Более низкая потеря журнала указывает на лучшую модель. Идеальная модель, которая прогнозирует вероятность 1 для истинного класса, будет иметь потерю журнала 0.
TopKAccuracy	Удобный метод для "TopKAccuracyForAllK[TopKPredictionCount - 1]". Если TopKPredictionCount положительный результат, это относительное число примеров, где истинная метка является одной из основных меток K, прогнозируемых прогнозируемым прогнозатором.
TopKAccuracyForAllK	Возвращает верхнюю точность K для всех K от 1 до значения TopKPredictionCount.
TopKPredictionCount	Если положительный результат, это указывает на K и TopKAccuracyTopKAccuracyForAllK.