BinaryClassificationMetrics 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Data

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

확률적 메트릭을 제외한 이진 분류자 평가 결과입니다.

public class BinaryClassificationMetrics

type BinaryClassificationMetrics = class

Public Class BinaryClassificationMetrics

상속

Object

BinaryClassificationMetrics

파생

Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics

속성

Accuracy	테스트 집합에서 올바른 예측의 비율인 분류자의 정확도를 가져옵니다.
AreaUnderPrecisionRecallCurve	분류자의 전체 자릿수/재현율 곡선 아래에 있는 영역을 가져옵니다.
AreaUnderRocCurve	ROC 곡선 아래의 영역을 가져옵니다.
ConfusionMatrix	두 가지 데이터 클래스에 대한 참 긍정, 참 부정, 가양성 및 거짓 부정의 개수를 제공하는 혼동 행렬 입니다.
F1Score	정밀도와 재현율을 모두 고려하여 분류자의 품질을 측정하는 분류자의 F1 점수를 가져옵니다.
NegativePrecision	모든 음수 예측 중에서 올바르게 예측된 음수 인스턴스의 비율인 분류자의 음수 정밀도를 가져옵니다(즉, 음수로 예측된 음수 인스턴스의 수를 음수로 예측된 총 인스턴스 수로 나눕니다).
NegativeRecall	모든 음수 인스턴스 중에서 올바르게 예측된 음수 인스턴스의 비율인 분류자의 음수 회수를 가져옵니다(예: 음수로 예측된 음수 인스턴스의 수, 총 음수 인스턴스 수로 나눠짐).
PositivePrecision	모든 양수 예측 중에서 올바르게 예측된 양수 인스턴스의 비율인 분류자의 양수 정밀도를 가져옵니다(즉, 긍정으로 예측된 양수 인스턴스의 수를 양수로 예측된 총 인스턴스 수로 나눕니다).
PositiveRecall	모든 양수 인스턴스 중에서 올바르게 예측된 양수 인스턴스의 비율인 분류자의 양수 회수를 가져옵니다(예: 긍정으로 예측된 양수 인스턴스의 수, 총 양의 인스턴스 수로 나눠짐).