Model Evaluations - Create
Oceń istniejący model.
Zwrócone kody stanu:
- 201: Operacja została ukończona pomyślnie.
- 400: Żądanie zostało źle sformułowane.
- 409: Ocena o określonej nazwie już istnieje.
PUT /models/{name}/evaluations/{evaluationName}?api-version=2023-04-01-preview
Parametry identyfikatora URI
Nazwa | W | Wymagane | Typ | Opis |
---|---|---|---|---|
evaluation
|
path | True |
string |
Nazwa, która może służyć do unikatowego identyfikowania oceny po jej utworzeniu. Wzorzec wyrażenia regularnego: |
name
|
path | True |
string |
Nazwa modelu do oceny. Wzorzec wyrażenia regularnego: |
api-version
|
query | True |
string |
Żądana wersja interfejsu API. |
Treść żądania
Media Types: "application/json-patch+json"
Nazwa | Wymagane | Typ | Opis |
---|---|---|---|
evaluationParameters | True |
Parametry określania sposobu oceniania modelu. |
|
createdDateTime |
string |
Tylko do odczytu. Data i godzina pierwszego utworzenia przebiegu oceny w formacie UTC. |
|
error |
Informacje o błędzie. |
||
modelName |
string |
Tylko do odczytu. Model do oceny. |
|
modelPerformance |
Metryki wydajności dla niestandardowego wytrenowanego modelu. |
||
name |
string |
Tylko do odczytu. Nazwa używana do unikatowego identyfikowania przebiegu oceny. |
|
status |
Tylko do odczytu. Bieżący stan przebiegu oceny. |
||
updatedDateTime |
string |
Tylko do odczytu. Data i godzina ostatniej aktualizacji przebiegu oceny w formacie UTC. |
Odpowiedzi
Nazwa | Typ | Opis |
---|---|---|
201 Created |
Utworzone |
|
Other Status Codes |
Błąd Nagłówki x-ms-error-code: string |
Przykłady
ModelEvaluations_Create
Przykładowe żądanie
PUT /models/my_model_name/evaluations/my_evaluation_name?api-version=2023-04-01-preview
{
"evaluationParameters": {
"testDatasetName": "my_test_dataset_name"
}
}
Przykładowa odpowiedź
{
"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"
}
}
Definicje
Nazwa | Opis |
---|---|
Error |
Odpowiedź zwrócona po wystąpieniu błędu. |
Error |
Informacje o błędzie. |
Error |
Szczegółowy błąd. |
Model |
Opisuje przebieg oceny do oceny dokładności modelu przy użyciu zestawu testów. |
Model |
Parametry określania sposobu oceniania modelu. |
Model |
Tylko do odczytu. Bieżący stan przebiegu oceny. |
Model |
Metryki wydajności dla niestandardowego wytrenowanego modelu. |
Model |
Metryki wydajności dla każdego tagu rozpoznawanego przez niestandardowy wytrenowany model. |
ErrorResponse
Odpowiedź zwrócona po wystąpieniu błędu.
Nazwa | Typ | Opis |
---|---|---|
error |
Informacje o błędzie. |
ErrorResponseDetails
Informacje o błędzie.
Nazwa | Typ | Opis |
---|---|---|
code |
string |
Kod błędu. |
details |
Lista szczegółowych błędów. |
|
innererror |
Szczegółowy błąd. |
|
message |
string |
Komunikat o błędzie. |
target |
string |
Element docelowy błędu. |
ErrorResponseInnerError
Szczegółowy błąd.
Nazwa | Typ | Opis |
---|---|---|
code |
string |
Kod błędu. |
innererror |
Szczegółowy błąd. |
|
message |
string |
Komunikat o błędzie. |
ModelEvaluation
Opisuje przebieg oceny do oceny dokładności modelu przy użyciu zestawu testów.
Nazwa | Typ | Opis |
---|---|---|
createdDateTime |
string |
Tylko do odczytu. Data i godzina pierwszego utworzenia przebiegu oceny w formacie UTC. |
error |
Informacje o błędzie. |
|
evaluationParameters |
Parametry określania sposobu oceniania modelu. |
|
modelName |
string |
Tylko do odczytu. Model do oceny. |
modelPerformance |
Metryki wydajności dla niestandardowego wytrenowanego modelu. |
|
name |
string |
Tylko do odczytu. Nazwa używana do unikatowego identyfikowania przebiegu oceny. |
status |
Tylko do odczytu. Bieżący stan przebiegu oceny. |
|
updatedDateTime |
string |
Tylko do odczytu. Data i godzina ostatniej aktualizacji przebiegu oceny w formacie UTC. |
ModelEvaluationParameters
Parametry określania sposobu oceniania modelu.
Nazwa | Typ | Opis |
---|---|---|
testDatasetName |
string |
Nazwa zestawu danych używana do testowania. |
ModelEvaluationState
Tylko do odczytu. Bieżący stan przebiegu oceny.
Nazwa | Typ | Opis |
---|---|---|
failed |
string |
|
notStarted |
string |
|
running |
string |
|
succeeded |
string |
ModelPerformance
Metryki wydajności dla niestandardowego wytrenowanego modelu.
Nazwa | Typ | Opis |
---|---|---|
accuracyTop1 |
number |
Tylko do odczytu. W przypadku modeli klasyfikacji wieloklasowej. Proporcja próbek testowych, w których klasa ground truth jest zgodna z przewidywaną klasą. |
accuracyTop5 |
number |
Tylko do odczytu. W przypadku modeli klasyfikacji wieloklasowej. Odsetek próbek testowych, w których klasa podstawowej prawdy znajduje się w pięciu pierwszych przewidywanych klasach. |
averagePrecision |
number |
Tylko do odczytu. Miara wydajności modelu zawiera podsumowanie dokładności i kompletności przy różnych progach ufności. |
calibrationECE |
number |
Tylko do odczytu. W przypadku modeli klasyfikacji wieloklasowej. Oczekiwany błąd kalibracji. |
meanAveragePrecision30 |
number |
Tylko do odczytu. W przypadku modeli wykrywania obiektów. Średnia precyzja na poziomie progu wynoszącym 30%. |
meanAveragePrecision50 |
number |
Tylko do odczytu. W przypadku modeli wykrywania obiektów. Średnia precyzja na poziomie progu wynoszącym 50%. |
meanAveragePrecision75 |
number |
Tylko do odczytu. W przypadku modeli wykrywania obiektów. Średnia precyzja na poziomie progu wynoszącym 75%. |
tagPerformance |
<string,
Model |
Tylko do odczytu. Metryki wydajności dla każdego tagu rozpoznawane przez model. |
ModelTagPerformance
Metryki wydajności dla każdego tagu rozpoznawanego przez niestandardowy wytrenowany model.
Nazwa | Typ | Opis |
---|---|---|
accuracy |
number |
Tylko do odczytu. W przypadku modeli wieloklasowych. Dokładność tagów. |
averagePrecision50 |
number |
Tylko do odczytu. W przypadku modeli wykrywania obiektów. Średnia precyzja na progu wynoszącym 50%. |