ClassificationPrimaryMetrics type

Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben.
KnownClassificationPrimaryMetrics können austauschbar mit ClassificationPrimaryMetrics verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AUCWeighted: AUC ist die Fläche unter der Kurve. Diese Metrik stellt das arithmetische Mittel der Punktzahl für jede Klasse dar, gewichtet mit der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.
Genauigkeit: Genauigkeit ist das Verhältnis der Vorhersagen, die genau mit den wahren Klassenlabels übereinstimmen.
NormMacroRecall: Normalisierter Makro-Rückruf wird makrogemittelt und normalisiert, sodass Zufallsperformance eine Punktzahl von 0 und perfekte Leistung eine Punktzahl von 1 hat.
AveragePrecisionScoreWeighted: Der arithmetische Mittelwert des durchschnittlichen Präzisionsscores für jede Klasse, gewichtet nach der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.
PrecisionScoreWeighted: Der arithmetische Mittelwert der Genauigkeit für jede Klasse, gewichtet nach der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.