ClassificationMultilabelPrimaryMetrics type

Métriques principales pour les tâches de classification multi-étiquettes.
KnownClassificationMultilabelPrimaryMetrics peut être utilisé de manière interchangeable avec ClassificationMultilabelPrimaryMetrics, cet enum contient les valeurs connues que le service supporte.

Valeurs connues prises en charge par le service

AUCWeighted : AUC est la zone sous la courbe. Cette métrique représente la moyenne arithmétique du score de chaque classe, pondérée par le nombre d’instances réelles dans chaque classe.
Précision : La précision est le ratio des prédictions qui correspondent exactement aux véritables étiquettes de classe.
NormMacroRecall : Le rappel macro normalisé est un rappel macro-moyenné et normalisé, de sorte que la performance aléatoire ait un score de 0, et la performance parfaite un score de 1.
MoyennePrécisionScorePondérée : La moyenne arithmétique du score moyen de précision pour chaque classe, pondérée par le nombre d’occurrences vraies dans chaque classe.
PrécisionScorePondérée : La moyenne arithmétique de la précision pour chaque classe, pondérée par le nombre d’occurrences vraies dans chaque classe.
Reconnaissance de reconnaissance : intersection sur union. Intersection des prédictions divisée par l’union des prédictions.