MulticlassClassificationCatalog.Evaluate 方法
定义
重要
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评估评分的多类分类数据。
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
参数
- data
- IDataView
评分数据。
- labelColumnName
- String
中的 data
标签列的名称。
- scoreColumnName
- String
中 data
分数列的名称。
- predictedLabelColumnName
- String
中 data
预测标签列的名称。
- topKPredictionCount
- Int32
如果给定一个正值, TopKAccuracy 则会用 top-K 准确度填充,也就是说,假设我们假设在 top-K 值中采用正确类的示例,即存储为“正确”。
返回
这些校准输出的评估结果。