score

使用score命令来选择一种算法评估方式来评估模型表现。

语法

.. | score <scoring-method-name> [option_name]=[option_value] <array_a> against <array_b>

参数说明

必选参数
<scoring-method-name>：“算法评估方式”选项是必不可少的，目前平台支持的算法以及使用方式请参考Machine Learning App提供的Score评估方式详细使用方式

<array_a>：a数组可以是1个或者n个字段名。

<against <array_b>>：b数组可以是1个或者n个字段名。against不能省略，但可以用"~"代替。

可选参数

[option_name]=[option_value]：不同的评估方式支持不同的参数选项。“=”的左侧填写参数的名称，而“=”的右侧填写这个参数对应的设定值。

示例用法
1、用Confusion Matrix 结果评估分类模型结果

... | score confusion_matrix target against "predicted(target)"

2、用R-squared/R2 结果评估并且比较两个回归模型的结果

... | score r2_score target against "predicted(target)_model_1" "predicted(target)_model_2"

3、用Silhouette Score评估聚类模型的结果，并且设定参数metric为manhattan

... | score silhouette_score metric=manhattan "predicted(clusters)" against sepal_length sepal_width petal_length petal_width