如何使用 javascript 生成分类报告
how to generate classification report using javascript
我正在使用 ml5 解决分类问题,并且正在应用 KNN 分类器。如何获取模型的准确率和分类报告?
注意 documentation 提到了关于 classify()
的输出:
Object: It returns an object with a top classIndex and label, confidences mapping all class indices to their confidence, and confidencesByLabel mapping all classes' confidence by label.
下面还有例子,比如ml5/p5/KNNClassification_Video例子。
如果您在 gotResults()
中打印 result
,您将看到如下内容:
{
"classIndex": 2,
"label": "Scissor",
"confidences": {
"0": 0.3333333333333333,
"1": 0,
"2": 0.6666666666666666
},
"confidencesByLabel": {
"Rock": 0.3333333333333333,
"Paper": 0,
"Scissor": 0.6666666666666666
}
}
classIndex
将是顶部的索引 class
label
是与 class 关联的字符串
confidences
returns 对象,其中键是 class 索引,值是置信度(作为标准化值(例如 0.0 = 0%、0.5 = 50%、 1.0 = 100%,等等)
confidencesByLabel
提供与上面相同的置信度值,但键不是 class 索引而是 class 标签。
简而言之,一旦您在结果处理程序中调用 classify()
,您就会在 result.confidences
或 result.confidencesByLabel
之后,具体取决于您的应用程序。
我正在使用 ml5 解决分类问题,并且正在应用 KNN 分类器。如何获取模型的准确率和分类报告?
注意 documentation 提到了关于 classify()
的输出:
Object: It returns an object with a top classIndex and label, confidences mapping all class indices to their confidence, and confidencesByLabel mapping all classes' confidence by label.
下面还有例子,比如ml5/p5/KNNClassification_Video例子。
如果您在 gotResults()
中打印 result
,您将看到如下内容:
{
"classIndex": 2,
"label": "Scissor",
"confidences": {
"0": 0.3333333333333333,
"1": 0,
"2": 0.6666666666666666
},
"confidencesByLabel": {
"Rock": 0.3333333333333333,
"Paper": 0,
"Scissor": 0.6666666666666666
}
}
classIndex
将是顶部的索引 classlabel
是与 class 关联的字符串
confidences
returns 对象,其中键是 class 索引,值是置信度(作为标准化值(例如 0.0 = 0%、0.5 = 50%、 1.0 = 100%,等等)confidencesByLabel
提供与上面相同的置信度值,但键不是 class 索引而是 class 标签。
简而言之,一旦您在结果处理程序中调用 classify()
,您就会在 result.confidences
或 result.confidencesByLabel
之后,具体取决于您的应用程序。