Aracılığıyla paylaş


MulticlassClassificationMetrics Sınıf

Tanım

Çok sınıflı sınıflandırma eğitmenleri için değerlendirme sonuçları.

public sealed class MulticlassClassificationMetrics
type MulticlassClassificationMetrics = class
Public NotInheritable Class MulticlassClassificationMetrics
Devralma
MulticlassClassificationMetrics

Özellikler

ConfusionMatrix

Tahmin edilen sınıfların ve gerçek sınıfların sayısını veren karışıklık matrisi .

LogLoss

Sınıflandırıcının ortalama günlük kaybını alır. Günlük kaybı, bir sınıflandırıcının performansını, tahmin edilen olasılıkların gerçek sınıf etiketinden ne kadar farklı olduğu açısından ölçer. Düşük günlük kaybı daha iyi bir model olduğunu gösterir. Gerçek sınıf için 1 olasılığını tahmin eden mükemmel bir modelde günlük kaybı 0 olur.

LogLossReduction

Sınıflandırıcının günlük kaybı azaltmasını (göreli günlük kaybı veya bilgi kazancındaki azalma - RIG olarak da bilinir) alır. Rastgele tahminler sağlayan bir modelde modelin ne kadar geliştirildiğini gösteren bir ölçü sağlar. 1'e yakın günlük kaybı azaltması daha iyi bir model olduğunu gösterir.

MacroAccuracy

Modelin makro ortalama doğruluğunu alır.

MicroAccuracy

Modelin mikro ortalama doğruluğunu alır.

PerClassLogLoss

Her sınıf için sınıflandırıcının günlük kaybını alır. Günlük kaybı, bir sınıflandırıcının performansını, tahmin edilen olasılıkların gerçek sınıf etiketinden ne kadar farklı olduğu açısından ölçer. Düşük günlük kaybı daha iyi bir model olduğunu gösterir. Gerçek sınıf için 1 olasılığını tahmin eden mükemmel bir modelde günlük kaybı 0 olur.

TopKAccuracy

"TopKAccuracyForAllK[TopKPredictionCount - 1]" için kolaylık yöntemi. TopKPredictionCount Pozitifse, bu, gerçek etiketin tahmin edici tarafından en çok tahmin edilen K etiketlerinden biri olduğu göreli örnek sayısıdır.

TopKAccuracyForAllK

1'den TopKPredictionCount değerine kadar tüm K için ilk K doğruluğunu döndürür.

TopKPredictionCount

Pozitifse, ve içindeki TopKAccuracyTopKAccuracyForAllKK değerini gösterir.

Şunlara uygulanır