华为云AI开发平台ModelArts二分类评估_云淘科技
概述
对二分类模型预测的结果数据集进行评估。
输入
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参数 |
子参数 |
参数说明 |
|---|---|---|
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inputs |
dataframe |
inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 |
输出
二分类的评估指标：pr面积、roc面积、准确率、精确率、召回率、F1、混淆矩阵等
参数说明
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参数 |
子参数 |
参数说明 |
|---|---|---|
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label_col |
– |
目标列 |
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probability_col |
– |
输入预测数据集的概率列的列名 |
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prediction_index_col |
– |
输入预测数据集的预测label 标签列的列名 |
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label_index_col |
– |
输入预测数据集的真实label标签列的列名 |
样例
inputs = {
"predict_dataframe": None # @input {"label":"dataframe","type":"DataFrame"}
}
params = {
"inputs": inputs,
"label_col": "", # @param {"label": "label_col", "type": "string", "required": "true", "helpTip": ""}
"probability_col": "probability", # @param {"label": "probability_col", "type": "string", "required": "true", "helpTip": ""}
"prediction_index_col": "prediction_index", # @param {"label": "prediction_index_col", "type": "string", "required": "true", "helpTip": ""}
"label_index_col": "label_index" # @param {"label": "label_index_col", "type": "string", "required": "true", "helpTip": ""}
}
binary_class_evaluation____id___ = MLSBinaryClassEvaluation(**params)
binary_class_evaluation____id___.run()
# @output {"label":"dataframe","name":"binary_class_evaluation____id___.get_outputs()['output_port_1']","type":"DataFrame"}
父主题： 评估
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