BinaryClassificationMetrics Klasse
Definition
Wichtig
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Auswertungsergebnisse für binäre Klassifizierer, ohne probabilistische Metriken.
public class BinaryClassificationMetrics
type BinaryClassificationMetrics = class
Public Class BinaryClassificationMetrics
- Vererbung
-
BinaryClassificationMetrics
- Abgeleitet
Eigenschaften
Accuracy |
Ruft die Genauigkeit eines Klassifizierers ab, der den Anteil der richtigen Vorhersagen im Testsatz darstellt. |
AreaUnderPrecisionRecallCurve |
Ruft den Bereich unter der Genauigkeits-/Rückrufkurve des Klassifizierers ab. |
AreaUnderRocCurve |
Ruft den Bereich unter der ROC-Kurve ab. |
ConfusionMatrix |
Die Verwirrungsmatrix gibt die Anzahl der wahr positiven, wahr negativen, falsch positiven und falsch negativen Für die beiden Datenklassen. |
F1Score |
Ruft die F1-Bewertung des Klassifizierers ab, was eine Messung der Qualität des Klassifizierers ist, die sowohl Genauigkeit als auch Rückruf berücksichtigt. |
NegativePrecision |
Ruft die negative Genauigkeit eines Klassifizierers ab, der den Anteil der korrekt vorhergesagten negativen Instanzen zwischen allen negativen Vorhersagen (d. h. die Anzahl negativer Instanzen, die als negativ vorausgesagt wurden, geteilt durch die Gesamtzahl der als negativ vorhergesagten Instanzen). |
NegativeRecall |
Ruft den negativen Rückruf eines Klassifizierers ab, der den Anteil der korrekt vorhergesagten negativen Instanzen zwischen allen negativen Instanzen (d. h. die Anzahl der negativen Instanzen, die als negativ vorausgesagt wurden, geteilt durch die Gesamtzahl der negativen Instanzen). |
PositivePrecision |
Ruft die positive Genauigkeit eines Klassifizierers ab, der den Anteil der korrekt vorhergesagten positiven Instanzen zwischen allen positiven Vorhersagen (d. h. die Anzahl der positiven Instanzen, die als positiv vorausgesagt wurden, geteilt durch die Gesamtzahl der als positiv vorhergesagten Instanzen). |
PositiveRecall |
Ruft den positiven Rückruf eines Klassifizierers ab, der den Anteil der korrekt vorhergesagten positiven Instanzen zwischen allen positiven Instanzen (d. h. die Anzahl der positiven Instanzen, die als positiv vorausgesagt wurden, geteilt durch die Gesamtzahl der positiven Instanzen). |