<Name_des_Modells>!SHOW_THRESHOLD_METRICS¶

Gibt Rohzählungen und Kennzahlen für einen bestimmten Schwellenwert für jede Klasse in Modellen zurück, bei denen die Evaluation bei der Instanziierung aktiviert wurde. Diese Methode benötigt keine Argumente. Siehe Kennzahlen in show_threshold_metrics.

Ausgabe¶

Spalte	Typ	Beschreibung
`dataset_type`	VARCHAR	Der Name des für die Berechnung der Kennzahlen verwendeten Datensets, derzeit EVAL.
`class`	VARCHAR	Die vorhergesagte Klasse. Jede Klasse hat ihr eigenes Set von Kennzahlen, die in mehreren Zeilen angegeben werden.
`threshold`	FLOAT	Schwellenwert, der beim Generieren von Vorhersagen verwendet wird.
`precision`	FLOAT	Genauigkeitsquote für die gegebene Klasse. Das Verhältnis von korrekten positiven Vorhersagen („True Positives“) zur Gesamtzahl der positiven Vorhersagen.
`recall`	FLOAT	Vollständigkeitsquote für die gegebene Klasse. Auch „Sensitivität“ genannt. Das Verhältnis von korrekten positiven Objekten („True Positives“) zur Gesamtzahl der tatsächlich positiven Objekte.
`f1`	FLOAT	F1-Maß für die gegebene Klasse.
`tpr`	FLOAT	True-Positive-Rate für die gegebene Klasse.
`fpr`	FLOAT	False-Positive-Rate für die gegebene Klasse.
`tp`	INTEGER	Gesamtzahl der True-Positives-Ergebnisse in der gegebenen Klasse.
`fp`	INTEGER	Gesamtzahl der False-Positives-Ergebnisse in der gegebenen Klasse.
`tn`	INTEGER	Gesamtzahl der True-Negative-Ergebnisse in der gegebenen Klasse.
`fn`	INTEGER	Gesamtzahl der False-Negative-Ergebnisse in der gegebenen Klasse.
`accuracy`	FLOAT	Die Genauigkeit (Verhältnis der korrekten Vorhersagen, sowohl positiv als auch negativ, zur Gesamtzahl der Vorhersagen) für die gegebene Klasse.
`support`	INTEGER	Die Unterstützung (True-Positives- plus False-Negatives-Ergebnisse) für die gegebene Klasse.
`logs`	VARIANT	Enthält Fehler- oder Warnmeldungen.