BinaryClassificationMetrics¶
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类
pyspark.mllib.evaluation。BinaryClassificationMetrics( scoreAndLabels:pyspark.rdd.RDD(元组(浮动,浮动]] ) ¶ -
评估者对二进制分类。
- 参数
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scoreAndLabels
pyspark.RDD -
分数的抽样,标签和可选的重量。
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scoreAndLabels
例子
> > >scoreAndLabels=sc。并行化([…(0.1,0.0),(0.1,1.0),(0.4,0.0),(0.6,0.0),(0.6,1.0),(0.6,1.0),(0.8,1.0)),2)> > >指标=BinaryClassificationMetrics(scoreAndLabels)> > >指标。areaUnderROC0.70……> > >指标。areaUnderPR0.83……> > >指标。unpersist()> > >scoreAndLabelsWithOptWeight=sc。并行化([…(0.1,0.0,1.0),(0.1,1.0,0.4),(0.4,0.0,0.2),(0.6,0.0,0.6),(0.6,1.0,0.9),…(0.6,1.0,0.5),(0.8,1.0,0.7)),2)> > >指标=BinaryClassificationMetrics(scoreAndLabelsWithOptWeight)> > >指标。areaUnderROC0.79……> > >指标。areaUnderPR0.88……
方法
调用(名字,*一个)调用的方法java_model
Unpersists中间抽样用于计算。
属性
计算precision-recall曲线下的面积。
计算接受者操作特征(ROC)曲线下的面积。
方法的文档
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调用( 的名字:str,*一个:任何 )→任何¶ -
调用的方法java_model
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unpersist( )→没有¶ -
Unpersists中间抽样用于计算。
属性的文档
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areaUnderPR¶ -
计算precision-recall曲线下的面积。
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areaUnderROC¶ -
计算接受者操作特征(ROC)曲线下的面积。