Поделиться через


MulticlassClassificationCatalog.Evaluate Метод

Определение

Оценивает оцененные данные многоклассовой классификации.

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 метки в data.

topKPredictionCount
Int32

Если задано положительное значение, TopKAccuracy значение 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

Результаты оценки для этих откалиброванных выходных данных.

Применяется к