<model_name>!SHOW_THRESHOLD_METRICS¶

返回在实例化时启用评估的模型中每个类的特定阈值的原始计数和指标。此方法不需要任何实参。请参阅 show_threshold_metrics 中的指标。

输出¶

列	类型	描述
`dataset_type`	VARCHAR	用于指标计算的数据集的名称，当前为 EVAL。
`class`	VARCHAR	预测的类。每个类都有自己的一组指标，这些指标以多行形式提供。
`threshold`	FLOAT	用于生成预测的阈值。
`precision`	FLOAT	给定类的精度。真阳性值与预测阳性总数的比率。
`recall`	FLOAT	给定类的查全率。也称为“灵敏度”。真阳性与实际阳性总数的比率。
`f1`	FLOAT	给定类的 F1 分数。
`tpr`	FLOAT	给定类的真阳性率。
`fpr`	FLOAT	给定类的假阳性率。
`tp`	INTEGER	给定类中真阳性的总数。
`fp`	INTEGER	给定类中假阳性的总数。
`tn`	INTEGER	给定类中真阴性的总数。
`fn`	INTEGER	给定类中假阴性的总数。
`accuracy`	FLOAT	给定类的准确性 [正确预测（包括正面和负面预测）与预测总数的比率]。
`support`	INTEGER	给定类的支持（真阳性加假阴性）。
`logs`	VARIANT	包含错误或警告消息。