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AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric Structure

Définition

Métriques principales pour la tâche régression.

public readonly struct AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric : IEquatable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric>
type AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric = struct
Public Structure AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric
Implements IEquatable(Of AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric)
Héritage
AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric
Implémente

Constructeurs

AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric(String)

Initialise une nouvelle instance de AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric.

Propriétés

NormalizedMeanAbsoluteError

L’erreur absolue moyenne normalisée (NMAE) est une métrique de validation permettant de comparer l’erreur absolue moyenne (MAE) de la série (time) avec différentes échelles.

NormalizedRootMeanSquaredError

L’erreur quadratique moyenne racine normalisée (NRMSE) du RMSE facilite la comparaison entre les modèles avec différentes échelles.

R2Score

Le score R2 est l’une des mesures d’évaluation des performances pour les modèles Machine Learning basés sur des prévisions.

SpearmanCorrelation

Le coefficient de classement de Spearman est une mesure non paramétrique de la corrélation de classement.

Méthodes

Equals(AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric)

Indique si l'objet actuel est égal à un autre objet du même type.

ToString()

Retourne le nom de type qualifié complet de cette instance.

Opérateurs

Equality(AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric, AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric)

Détermine si deux AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric valeurs sont identiques.

Implicit(String to AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric)

Convertit une chaîne en AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric.

Inequality(AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric, AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric)

Détermine si deux AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric valeurs ne sont pas identiques.

S’applique à