MulticlassClassificationCatalog.Evaluate Método
Definición
Importante
Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
Evalúa los datos de clasificación multiclase puntuados.
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
Parámetros
- data
- IDataView
Datos puntuados.
- labelColumnName
- String
Nombre de la columna de etiqueta en data
.
- scoreColumnName
- String
Nombre de la columna de puntuación en data
.
- predictedLabelColumnName
- String
Nombre de la columna de etiqueta predicha en data
.
- topKPredictionCount
- Int32
Si se proporciona un valor positivo, TopKAccuracy se rellenará con la precisión de la parte superior K, es decir, la precisión suponiendo que consideremos un ejemplo con la clase correcta dentro de los valores top-K como almacenados "correctamente".
Devoluciones
Los resultados de evaluación de estas salidas calibradas.