BinaryClassificationMetrics 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Data

程序集:

Microsoft.ML.Data.dll

包:

Microsoft.ML v2.0.0

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

继承

Object

BinaryClassificationMetrics

派生

Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics

属性

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	混淆矩阵提供两类数据的真实正数、真负数、误报和误报数。
F1Score	获取分类器的 F1 分数，这是分类器质量（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 (中正确预测负实例的比例，即预测为负的负实例数，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之间正确预测的负实例的比例 (，即预测为负实例的负实例数，除以负实例总数) 。
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) 。