<モデル名>!SHOW_THRESHOLD_METRICS¶

インスタンス生成時に評価が有効になっているモデルで、各クラスの特定のしきい値に対して生のカウントとメトリクスを返します。このメソッドでは引数は使用できません。 show_threshold_metrics の指標をご参照ください。

出力¶

列	型	説明
`dataset_type`	VARCHAR	メトリクスの計算に使用されるデータセットの名前（現在は EVAL）。
`class`	VARCHAR	予想されるクラス。各クラスは独自のメトリクスを持ち、それらは複数の行で提供されます。
`threshold`	FLOAT	予測値の生成に使用されるしきい値。
`precision`	FLOAT	指定されたクラスの精度。予測された陽性の合計に対する真陽性の割合。
`recall`	FLOAT	指定されたクラスのリコール。「感度」とも呼ばれます。実際の陽性の合計に対する真陽性の割合。
`f1`	FLOAT	指定されたクラスのF1スコア。
`tpr`	FLOAT	指定されたクラスの真陽性率。
`fpr`	FLOAT	指定されたクラスの偽陽性率。
`tp`	INTEGER	指定されたクラスにおける真陽性の合計カウント。
`fp`	INTEGER	指定されたクラスにおける偽陽性の合計カウント。
`tn`	INTEGER	指定されたクラスにおける真陰性の合計カウント。
`fn`	INTEGER	指定されたクラスにおける偽陰性の合計カウント。
`accuracy`	FLOAT	指定されたクラスの精度（予測の合計に対する陽性および陰性両方の正しい予測の割合）。
`support`	INTEGER	指定されたクラスのサポート（真陽性と偽陰性）。
`logs`	VARIANT	エラーまたは警告メッセージが含まれます。