多分类性能评估

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多分类性能评估

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1.概述

多分类性能评估是分析多分类算法在验证集上的性能指标。

输入:模型应用节点输出的数据集。

输出:性能指标(类别、准确率、召回率、F1-score、支持样本量)、混淆矩阵图。

2.配置方法

将多分类性能评估节点添加到实验后,可通过右侧的“配置项目”页面,对多分类性能评估节点进行设置。

Depthanalysis_Multi-ClassifierEvaluation

2.1参数列表

【性能指标保留位数】参数值为正数时,保留小数点后的位数,参数值为负数时,保留小数点前的位数。请选择大于1的整数。

2.2选择变量

真实值:请选择真实值字段,数据要求:真实值仅能选择一列。

预测值:请选择预测值字段,数据要求:预测值仅能选择一列。

选择数据页面操作见插件节点>选择数据

3.查看结果

可通过连接表格视图来查看性能指标;连接图片视图来查看混淆矩阵。

其中准确率、召回率、F1-score的取值范围为[0,1],当数值越接近1说明模型表现越好。

Depthanalysis_Multi-ClassifierEvaluation1Depthanalysis_Multi-ClassifierEvaluation2