BinaryClassificationMetrics 类

定义

重要

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二进制分类器的评估结果，不包括概率指标。

public class BinaryClassificationMetrics

type BinaryClassificationMetrics = class

Public Class BinaryClassificationMetrics

名称	说明
Accuracy	获取分类器的准确性，该分类器是测试集中正确预测的比例。
AreaUnderPrecisionRecallCurve	获取分类器精度/召回曲线下的区域。
AreaUnderRocCurve	获取 ROC 曲线下的区域。
ConfusionMatrix	混淆矩阵为两类数据提供真报、真负数、误报和假负数。
F1Score	获取分类器的 F1 分数，这是分类器的质量（考虑精度和召回率）的度量值。
NegativePrecision	获取分类器的负精度，该分类器是所有负预测（即预测为负的负实例数）中正确预测的负实例的比例，除以预测为负的实例总数）。
NegativeRecall	获取分类器的负召回率，该分类器是所有负实例（即预测为负实例的负实例数，除以负实例总数）中正确预测的负实例的比例。
PositivePrecision	获取分类器的正精度，该分类器是所有正预测中正确预测的正实例的比例（即预测为正的实例数，除以预测为正的实例总数）。
PositiveRecall	获取分类器的正召回率，该分类器是所有正实例中正确预测的正实例的比例（即预测为正实例的正实例数，除以正实例总数）。