.NET ML Tools

Byndyusoft.ML.Tools.Metrics

Библиотека для расчёта метрик по результатам работы ML классификатора.

Регистрация в DI

    services.AddMLMetricsCalculators();

Вычисление точек графика кривой precision-recall для многоклассовой классификации

(IMultiClassPrecisionRecallCurvesCalculator).

Входные данные

Входными данными для вычисления являются результаты классификации (ClassificationResultWithConfidence):

    var classificationResult = new ClassificationResultWithConfidence(actualClass: "class1", predictedClass: "class1", confidence: 0.9d);

Пример

Пример получения precision-recall curve метрик по нескольким классам (результат MultiClassPrecisionRecallCurveResult):

    public class MultiClassPrecisionRecallCurveCalculatorExample
    {
        private readonly IMultiClassPrecisionRecallCurvesCalculator _calculator;

        public MultiClassPrecisionRecallCurveCalculatorExample(IMultiClassPrecisionRecallCurvesCalculator calculator)
        {
            _calculator = calculator;
        }

        public MultiClassPrecisionRecallCurveResult Calculate()
        {
            var inputData = new ClassificationResultWithConfidence[]
            {
                new(actualClass: "class1", predictedClass: "class1", confidence: 0.99d),
                new(actualClass: "class1", predictedClass: "class1", confidence: 0.98d),
                new(actualClass: "class1", predictedClass: null, confidence: 0.5d),
                new(actualClass: "class2", predictedClass: "class2", confidence: 0.6d),
                new(actualClass: "class2", predictedClass: "class3", confidence: 0.3d),
                new(actualClass: "class3", predictedClass: "class3", confidence: 0.85d),
                new(actualClass: "class3", predictedClass: "class3", confidence: 0.7d)
            };

            var result = _calculator.Calculate(inputData);

            return result;
        }
    }

Вычисление метрик для многоклассовой классификации

Рассчитываются следующие метрики:

• Precision, Recall, F1Score для каждого класса
• Macro-Precision, Macro-Recall, Macro-F1Score для всех классов
• Micro-Precision, Micro-Recall, Micro-F1Score для всех классов

(IMultiClassClassificationMetricsCalculator).

Входные данные

Входными данными для вычисления являются результаты классификации (ClassificationResult):

    var classificationResult = new ClassificationResult(actualClass: "class1", predictedClass: "class1");

Пример

Пример получения метрик (результат MultiClassClassificationMetrics):

    public class MultiClassClassificationMetricsCalculatorExample
    {
        private readonly IMultiClassClassificationMetricsCalculator _calculator;

        public MultiClassClassificationMetricsCalculatorExample(IMultiClassClassificationMetricsCalculator calculator)
        {
            _calculator = calculator;
        }

        public MultiClassClassificationMetrics Calculate()
        {
            var inputData = new ClassificationResult[]
            {
                new(actualClass: "class1", predictedClass: "class1"),
                new(actualClass: "class1", predictedClass: "class1"),
                new(actualClass: "class1", predictedClass: null),
                new(actualClass: "class2", predictedClass: "class2"),
                new(actualClass: "class2", predictedClass: "class3"),
                new(actualClass: "class3", predictedClass: "class3"),
                new(actualClass: "class3", predictedClass: "class3")
            };

            var result = _calculator.Calculate(inputData);

            return result;
        }
    }

Установка

dotnet add package Byndyusoft.ML.Tools.Metrics

Maintainers

github.maintain@byndyusoft.com