MulticlassClassificationMetrics クラス
定義
重要
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多クラス分類トレーナーの評価結果。
public sealed class MulticlassClassificationMetricstype MulticlassClassificationMetrics = classPublic NotInheritable Class MulticlassClassificationMetrics- 継承
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MulticlassClassificationMetrics
プロパティ
| ConfusionMatrix |
予測されたクラスと実際のクラスの数を示す 混同行列 。 |
| LogLoss |
分類子の平均対数損失を取得します。 対数損失は、予測された確率が真のクラス ラベルとどの程度異なるかに関して分類子のパフォーマンスを測定します。 対数損失が小さいほど、モデルが優れていることを示します。 真のクラスの確率 1 を予測する完璧なモデルでは、対数損失は 0 になります。 |
| LogLossReduction |
分類子の対数損失の減少 (相対対数損失、または情報ゲインの減少 - RIG とも呼ばれます) を取得します。 これは、ランダムな予測を提供するモデルでモデルがどの程度改善されるかを測定します。 1 に近い対数損失の減少は、より優れたモデルを示します。 |
| MacroAccuracy |
モデルのマクロ平均精度を取得します。 |
| MicroAccuracy |
モデルのマイクロ平均精度を取得します。 |
| PerClassLogLoss |
各クラスの分類子の対数損失を取得します。 対数損失は、予測された確率が真のクラス ラベルとどの程度異なるかに関して分類子のパフォーマンスを測定します。 対数損失が小さいほど、モデルが優れていることを示します。 真のクラスの確率 1 を予測する完璧なモデルでは、対数損失は 0 になります。 |
| TopKAccuracy |
"TopKAccuracyForAllK[TopKPredictionCount - 1]" の便利なメソッド。 正の場合 TopKPredictionCount 、これは、真のラベルが予測器による上位 K 予測ラベルの 1 つである例の相対数です。 |
| TopKAccuracyForAllK |
すべての K の上位 K 精度を 1 から TopKPredictionCount の値に返します。 |
| TopKPredictionCount |
正の場合、これは K in TopKAccuracy と TopKAccuracyForAllK. |