Model Evaluations - Get

Referencia

Servicio:: Azure AI Services

Versión de la API:: 2023-04-01-preview

Obtenga información sobre una evaluación de modelo específica.

Códigos de estado devueltos:

200: operación completada correctamente.
400: La solicitud tenía un formato incorrecto.
404: No se encontró una evaluación del modelo con el nombre especificado.

GET /models/{name}/evaluations/{evaluationName}?api-version=2023-04-01-preview

Parámetros de identificador URI

Nombre En Requerido Tipo Description

evaluationName

path

True

string

Nombre de la evaluación del modelo que se va a obtener.

Patrón de Regex: ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9._-]*$

name

path

True

string

Nombre del modelo para el que se va a obtener la evaluación.

Patrón de Regex: ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9._-]*$

api-version

query

True

string

Versión de API solicitada.

Respuestas

Nombre

Tipo

Description

200 OK

ModelEvaluation

Correcto

Other Status Codes

Error

Encabezados

x-ms-error-code: string

Ejemplos

ModelEvaluations_Get

Solicitud de ejemplo

HTTP

GET /models/my_model_name/evaluations/my_evaluation_name?api-version=2023-04-01-preview

Respuesta de muestra

status code:: 200

{
  "name": "my_evaluation_name",
  "modelName": "my_model_name",
  "createdDateTime": "2023-01-13T20:46:22.127Z",
  "updatedDateTime": "2023-01-13T20:46:22.127Z",
  "status": "notStarted",
  "evaluationParameters": {
    "testDatasetName": "my_test_dataset_name"
  }
}

Definiciones

Nombre	Description
ErrorResponse	Respuesta devuelta cuando se produce un error.
ErrorResponseDetails	Información de error.
ErrorResponseInnerError	Error detallado.
ModelEvaluation	Describe una ejecución de evaluación para evaluar la precisión de un modelo mediante un conjunto de pruebas.
ModelEvaluationParameters	Parámetros para especificar cómo se evalúa un modelo.
ModelEvaluationState	Solo lectura. Estado actual de la ejecución de evaluación.
ModelPerformance	Métricas de rendimiento para un modelo entrenado personalizado.
ModelTagPerformance	Métricas de rendimiento para cada etiqueta reconocida por un modelo entrenado personalizado.

ErrorResponse

Respuesta devuelta cuando se produce un error.

Nombre	Tipo	Description
error	ErrorResponseDetails	Información de error.

ErrorResponseDetails

Información de error.

Nombre	Tipo	Description
code	string	Código de error.
details	ErrorResponseDetails[]	Lista de errores detallados.
innererror	ErrorResponseInnerError	Error detallado.
message	string	Mensaje de error.
target	string	Destino del error.

ErrorResponseInnerError

Error detallado.

Nombre	Tipo	Description
code	string	Código de error.
innererror	ErrorResponseInnerError	Error detallado.
message	string	Mensaje de error.

ModelEvaluation

Describe una ejecución de evaluación para evaluar la precisión de un modelo mediante un conjunto de pruebas.

Nombre	Tipo	Description
createdDateTime	string	Solo lectura. Fecha y hora en que se creó por primera vez la ejecución de evaluación, en UTC.
error	ErrorResponseDetails	Información de error.
evaluationParameters	ModelEvaluationParameters	Parámetros para especificar cómo se evalúa un modelo.
modelName	string	Solo lectura. Modelo que se va a evaluar.
modelPerformance	ModelPerformance	Métricas de rendimiento para un modelo entrenado personalizado.
name	string	Solo lectura. Nombre que se usa para identificar de forma única la ejecución de evaluación.
status	ModelEvaluationState	Solo lectura. Estado actual de la ejecución de evaluación.
updatedDateTime	string	Solo lectura. Fecha y hora en que la ejecución de evaluación se actualizó por última vez, en UTC.

ModelEvaluationParameters

Parámetros para especificar cómo se evalúa un modelo.

Nombre	Tipo	Description
testDatasetName	string	Nombre del conjunto de datos usado para las pruebas.

ModelEvaluationState

Solo lectura. Estado actual de la ejecución de evaluación.

Nombre	Tipo	Description
failed	string
notStarted	string
running	string
succeeded	string

ModelPerformance

Métricas de rendimiento para un modelo entrenado personalizado.

Nombre	Tipo	Description
accuracyTop1	number	Solo lectura. Para los modelos de clasificación multiclase. Proporción de muestras de prueba en las que la clase de verdad básica coincide con la clase predicha.
accuracyTop5	number	Solo lectura. Para los modelos de clasificación multiclase. La proporción de muestras de prueba en las que la clase de verdad básica se encuentra en las cinco clases de predicción principales.
averagePrecision	number	Solo lectura. Una medida del rendimiento del modelo, resume la precisión y la recuperación en distintos umbrales de confianza.
calibrationECE	number	Solo lectura. Para los modelos de clasificación multiclase. Error de calibración esperado.
meanAveragePrecision30	number	Solo lectura. Para los modelos de detección de objetos. Precisión media media en un umbral del 30 %.
meanAveragePrecision50	number	Solo lectura. Para los modelos de detección de objetos. Precisión media media en un umbral del 50 %.
meanAveragePrecision75	number	Solo lectura. Para los modelos de detección de objetos. Precisión media media en un umbral del 75 %.
tagPerformance	<string, ModelTagPerformance>	Solo lectura. Métricas de rendimiento para cada etiqueta reconocida por el modelo.

ModelTagPerformance

Métricas de rendimiento para cada etiqueta reconocida por un modelo entrenado personalizado.

Nombre	Tipo	Description
accuracy	number	Solo lectura. Para modelos multiclase. Precisión de la etiqueta.
averagePrecision50	number	Solo lectura. Para los modelos de detección de objetos. Precisión media en un umbral del 50 %.