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MulticlassClassificationMetrics Klasse

Definition

Auswertungsergebnisse für Klassenklassifizierungstrainer.

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

Eigenschaften

ConfusionMatrix

Die Verwirrungsmatrix gibt die Anzahl der vorhergesagten Klassen gegenüber den tatsächlichen Klassen an.

LogLoss

Ruft den durchschnittlichen Protokollverlust des Klassifizierers ab. Protokollverlust misst die Leistung eines Klassifizierers im Hinblick darauf, wie viel die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten von der true-Klassenbeschriftung abweichen. Niedrigerer Protokollverlust gibt ein besseres Modell an. Ein perfektes Modell, das eine Wahrscheinlichkeit von 1 für die wahre Klasse vorausgibt, hat einen Protokollverlust von 0.

LogLossReduction

Ruft die Log-Loss-Reduktion (auch als relativer Protokollverlust bezeichnet oder die Reduzierung der Informationsgewinne - RIG) des Klassifizierers ab. Es gibt ein Maß dafür, wie viel ein Modell auf einem Modell verbessert, das Zufallsvorhersagen bietet. Die Reduzierung von Protokollverlusten näher an 1 gibt ein besseres Modell an.

MacroAccuracy

Ruft die Durchschnittliche Genauigkeit des Modells ab.

MicroAccuracy

Ruft die Mikrowertgenauigkeit des Modells ab.

PerClassLogLoss

Ruft den Protokollverlust des Klassifizierers für jede Klasse ab. Protokollverlust misst die Leistung eines Klassifizierers im Hinblick darauf, wie viel die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten von der true-Klassenbeschriftung abweichen. Niedrigerer Protokollverlust gibt ein besseres Modell an. Ein perfektes Modell, das eine Wahrscheinlichkeit von 1 für die wahre Klasse vorausgibt, hat einen Protokollverlust von 0.

TopKAccuracy

Komfortmethode für "TopKAccuracyForAllK[TopKPredictionCount - 1]". Wenn TopKPredictionCount sie positiv ist, ist dies die relative Anzahl von Beispielen, in denen die true Bezeichnung eine der oberen K-Vorhersagebezeichnungen ist.

TopKAccuracyForAllK

Gibt die höchste K-Genauigkeit für alle K von 1 bis zum Wert von TopKPredictionCount zurück.

TopKPredictionCount

Wenn dies positiv ist, gibt dies den K in TopKAccuracy und TopKAccuracyForAllK.

Gilt für: