MulticlassClassificationCatalog.Evaluate 方法

定義

評估評分的多類別分類資料。

public Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetrics Evaluate (Microsoft.ML.IDataView data, string labelColumnName = "Label", string scoreColumnName = "Score", string predictedLabelColumnName = "PredictedLabel", int topKPredictionCount = 0);
member this.Evaluate : Microsoft.ML.IDataView * string * string * string * int -> Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetrics
Public Function Evaluate (data As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional predictedLabelColumnName As String = "PredictedLabel", Optional topKPredictionCount As Integer = 0) As MulticlassClassificationMetrics

參數

data
IDataView

評分的資料。

labelColumnName
String

中的 data 標籤資料行名稱。

scoreColumnName
String

data 分數資料行的名稱。

predictedLabelColumnName
String

data 預測標籤資料行的名稱。

topKPredictionCount
Int32

如果指定正值,則會 TopKAccuracy 填入 top-K 精確度,也就是說,假設我們假設我們在最上 K 值內具有正確類別的範例,即儲存為「正確」。

傳回

這些校正輸出的評估結果。

適用於