AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric Structure
Définition
Important
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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
Azure SDK for .NET