17.3.12 モデル・パフォーマンスの評価

evaluateコンビニエンス・メソッドを使用して、モデルの様々なメトリックを評価できます:

• JShell
• Java
• Python

opg4j> model.evaluate(fullGraph, testEdges).print()

model.evaluate(fullGraph,testEdges).print();

model.evaluate(full_graph,test_edges).print()

ラベルの推測と同様に、タスクが分類タスクの場合、決定しきい値を追加パラメータとして追加できます。

• JShell
• Java
• Python

opg4j> model.evaluate(fullGraph, testEdges, 6f).print()

model.evaluate(fullGraph,testEdges, 6f).print();

model.evaluate(full_graph,test_edges, 6).print()

分類モデルの場合、出力は次のようになります:

+------------------------------------------+
| Accuracy | Precision | Recall | F1-Score |
+------------------------------------------+
| 0.8488   | 0.8523    | 0.831  | 0.8367   |
+------------------------------------------+

回帰モデルの場合、出力は次のようになります:

+--------------------+
| MSE                |
+--------------------+
| 0.9573243436116953 |
+--------------------+

分類モデルの場合、evaluateLabelsメソッドも使用可能で、これはevaluateメソッドと同等です。