Поделиться через


MulticlassClassificationMetrics Класс

Определение

Результаты оценки для многоклассовых тренеров классификации.

public sealed class MulticlassClassificationMetrics
type MulticlassClassificationMetrics = class
Public NotInheritable Class MulticlassClassificationMetrics
Наследование
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.

Применяется к