MulticlassClassificationMetrics 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Data

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

다중 클래스 분류 트레이너에 대한 평가 결과입니다.

public sealed class MulticlassClassificationMetrics

type MulticlassClassificationMetrics = class

Public NotInheritable Class MulticlassClassificationMetrics

상속

Object

MulticlassClassificationMetrics

속성

ConfusionMatrix	실제 클래스와 비교한 예측 클래스 수를 제공하는 혼동 행렬 입니다.
LogLoss	분류자의 평균 로그 손실을 가져옵니다. 로그 손실은 예측된 확률이 실제 클래스 레이블과 얼마나 다른지와 관련하여 분류자의 성능을 측정합니다. 로그 손실이 낮을수록 더 나은 모델을 나타냅니다. 실제 클래스에 대해 1의 확률을 예측하는 완벽한 모델은 로그 손실이 0입니다.
LogLossReduction	분류자의 로그 손실 감소(상대 로그 손실 또는 정보 게인 감소 - RIG라고도 함)를 가져옵니다. 임의 예측을 제공하는 모델에서 모델이 얼마나 개선되는지 측정합니다. 로그 손실 감소가 1에 가까울수록 더 나은 모델을 나타냅니다.
MacroAccuracy	모델의 매크로 평균 정확도를 가져옵니다.
MicroAccuracy	모델의 마이크로 평균 정확도를 가져옵니다.
PerClassLogLoss	각 클래스에 대한 분류자의 로그 손실을 가져옵니다. 로그 손실은 예측된 확률이 실제 클래스 레이블과 얼마나 다른지와 관련하여 분류자의 성능을 측정합니다. 로그 손실이 낮을수록 더 나은 모델을 나타냅니다. 실제 클래스에 대해 1의 확률을 예측하는 완벽한 모델은 로그 손실이 0입니다.
TopKAccuracy	"TopKAccuracyForAllK[TopKPredictionCount - 1]"에 대한 편의 메서드입니다. 양수이면 TopKPredictionCount 실제 레이블이 예측 변수에서 K에서 예측한 상위 레이블 중 하나인 상대적인 예제 수입니다.
TopKAccuracyForAllK	모든 K의 상위 K 정확도를 1에서 TopKPredictionCount 값으로 반환합니다.
TopKPredictionCount	양수이면 K in TopKAccuracy 및 TopKAccuracyForAllK.을 나타냅니다.