共用方式為


BinaryClassificationMetrics 類別

定義

二元分類器的評估結果,不包括機率計量。

public class BinaryClassificationMetrics
type BinaryClassificationMetrics = class
Public Class BinaryClassificationMetrics
繼承
BinaryClassificationMetrics
衍生

屬性

Accuracy

取得分類器的精確度,這是測試集中正確預測的比例。

AreaUnderPrecisionRecallCurve

取得分類器精確度/召回率曲線下的區域。

AreaUnderRocCurve

取得 ROC 曲線下的區域。

ConfusionMatrix

混淆矩陣會提供兩個數據類別的真判、真負數、誤判和誤判。

F1Score

取得分類器的 F1 分數,這是分類器品質的量值,考慮精確度和召回率。

NegativePrecision

取得分類器的負精確度,這是所有負預測 (之間正確預測負實例的比例,亦即,預測為負數的實例數目除以預測為負數的實例總數) 。

NegativeRecall

取得分類器的負回收,這是所有負實例之間正確預測負實例的比例 (,也就是預測為負數的實例數目,除以負實例總數) 。

PositivePrecision

取得分類器的正精確度,這是所有正預測 (之間正確預測正實例的比例,亦即預測為正數的實例數目除以預測為正數的實例總數) 。

PositiveRecall

取得分類器的正回想,這是所有正數實例之間正確預測正實例的比例 (,也就是預測為正數的實例數目除以正數) 。

適用於