BinaryClassificationMetrics Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.Data

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquet:

Microsoft.ML v2.0.0

Résultats d’évaluation pour les classifieurs binaires, à l’exclusion des métriques probabilistes.

public class BinaryClassificationMetrics

type BinaryClassificationMetrics = class

Public Class BinaryClassificationMetrics

Héritage

Object

BinaryClassificationMetrics

Dérivé

Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics

Propriétés

Accuracy	Obtient la précision d’un classifieur qui correspond à la proportion de prédictions correctes dans le jeu de tests.
AreaUnderPrecisionRecallCurve	Obtient la zone sous la courbe précision/rappel du classifieur.
AreaUnderRocCurve	Obtient la zone sous la courbe ROC.
ConfusionMatrix	La matrice de confusion donnant le nombre de vrais positifs, de vrais négatifs, de faux positifs et de faux négatifs pour les deux classes de données.
F1Score	Obtient le score F1 du classifieur, qui est une mesure de la qualité du classifieur en tenant compte de la précision et du rappel.
NegativePrecision	Obtient la précision négative d’un classifieur qui est la proportion d’instances négatives correctement prédites parmi toutes les prédictions négatives (c’est-à-dire le nombre d’instances négatives prédites comme négatives, divisée par le nombre total d’instances prédites comme négatives).
NegativeRecall	Obtient le rappel négatif d’un classifieur qui est la proportion d’instances négatives correctement prédites parmi toutes les instances négatives (c’est-à-dire le nombre d’instances négatives prédites comme négatives, divisée par le nombre total d’instances négatives).
PositivePrecision	Obtient la précision positive d’un classifieur qui est la proportion d’instances positives correctement prédites parmi toutes les prédictions positives (c’est-à-dire le nombre d’instances positives prédites comme positives, divisée par le nombre total d’instances prédites comme positives).
PositiveRecall	Obtient le rappel positif d’un classifieur qui est la proportion d’instances positives prédites correctement parmi toutes les instances positives (c’est-à-dire le nombre d’instances positives prédites comme positives, divisée par le nombre total d’instances positives).