<model_name>!SHOW_THRESHOLD_METRICS¶

인스턴스화 시 평가가 활성화된 모델의 각 클래스의 특정 임계값에 대한 원시 개수 및 메트릭을 반환합니다. 이 메서드는 인자를 사용하지 않습니다. show_threshold_metrics 의 메트릭 섹션을 참조하십시오.

출력¶

열	타입	설명
`dataset_type`	VARCHAR	메트릭 계산에 사용되는 데이터 세트의 이름(현재 EVAL)입니다.
`class`	VARCHAR	예측된 클래스입니다. 각 클래스에는 여러 행에 제공되는 자체 메트릭 세트가 있습니다.
`threshold`	FLOAT	예측을 생성하는 데 사용되는 임계값입니다.
`precision`	FLOAT	특정 클래스의 정밀도입니다. 전체 예측 양성에 대한 진양성의 비율입니다.
`recall`	FLOAT	특정 클래스에 대한 재현율입니다. “민감도”라고도 합니다. 전체 실제 양성에 대한 진양성의 비율입니다.
`f1`	FLOAT	특정 클래스의 F1 점수입니다.
`tpr`	FLOAT	특정 클래스의 진양성 비율입니다.
`fpr`	FLOAT	특정 클래스의 가양성 비율입니다.
`tp`	INTEGER	특정 클래스의 전체 진양성 수입니다.
`fp`	INTEGER	특정 클래스의 전체 가양성 수입니다.
`tn`	INTEGER	특정 클래스의 전체 진음성 수입니다.
`fn`	INTEGER	특정 클래스의 전체 가음성 수입니다.
`accuracy`	FLOAT	특정 클래스의 정확도(전체 예측 수에 대한 양성 및 음성의 올바른 예측 비율)입니다.
`support`	INTEGER	특정 클래스에 대한 지원(진양성 + 가음성)입니다.
`logs`	VARIANT	오류 또는 경고 메시지가 포함되어 있습니다.