MulticlassClassificationCatalog.Evaluate 方法
定义
重要
一些信息与预发行产品相关，相应产品在发行之前可能会进行重大修改。 对于此处提供的信息，Microsoft 不作任何明示或暗示的担保。
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.MulticlassClassificationMetricsPublic 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
评分的数据。
- labelColumnName
- String
中 data标签列的名称。
- scoreColumnName
- String
中的 data分数列的名称。
- predictedLabelColumnName
- String
中 data预测的标签列的名称。
- topKPredictionCount
- Int32
如果给定了正值，则会 TopKAccuracy 用 top-K 精度填充，也就是说，假设我们考虑了一个在 top-K 值中具有正确类的示例，即存储为“正确”。
返回
这些校准输出的评估结果。