MulticlassClassificationCatalog.Evaluate Метод

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Исходный код:

TrainCatalog.cs

Оценивает данные о классификации многоклассов.

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

Параметры

data

IDataView

Оцененные данные.

labelColumnName

String

Имя столбца метки в data.

scoreColumnName

String

Имя столбца оценки в data.

predictedLabelColumnName

String

Имя прогнозируемого столбца меток в data.

topKPredictionCount

Int32

Если задано положительное значение, TopKAccuracy оно будет заполнено точностью top-K, то есть точность, предполагающая, что мы рассмотрим пример с правильным классом в значениях top-K как хранимый "правильно".

Возвращаемое значение

MulticlassClassificationMetrics

Результаты оценки для этих калиброванных выходных данных.