REST リソース: projects.locations.models.modelEvaluations

リソース: ModelEvaluation

モデルの評価結果。

JSON 表現 

{
  "name": string,
  "annotationSpecId": string,
  "displayName": string,
  "createTime": string,
  "evaluatedExampleCount": number,

  // Union field metrics can be only one of the following:
  "classificationEvaluationMetrics": {
    object(ClassificationEvaluationMetrics)
  },
  "translationEvaluationMetrics": {
    object(TranslationEvaluationMetrics)
  }
  // End of list of possible types for union field metrics.
}
フィールド
name

string

出力のみ。モデル評価のリソース名。次の形式になります。

projects/{project_id}/locations/{locationId}/models/{modelId}/modelEvaluations/{model_evaluation_id}
annotationSpecId

string

出力のみ。モデル評価が適用されるアノテーション仕様の ID。この ID は、モデル評価全体で空白です。注: 現在、アノテーション仕様の ID からこの仕様の displayName を取得する方法はありません。display_name を調べるには、UI でモデル評価を確認します。
displayName

string

出力のみ。モデルがトレーニングされたときの AnnotationSpec.display_name の値。このフィールドはモデルのトレーニング時に値を返すため、異なるモデルが同じデータセットを使用してトレーニングされていても、任意の 2 つのモデルのトレーニングの間にモデルオーナーが displayName を更新した場合などは、モデルごとに戻り値が異なる可能性があります。この displayName は、モデル評価全体で空白です。

createTime

string（Timestamp 形式）

出力のみ。このモデル評価が作成されたときのタイムスタンプ。

RFC3339 UTC「Zulu」形式のタイムスタンプ。精度はナノ秒。例: "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"
evaluatedExampleCount

number

出力のみ。モデル評価に使用されたサンプルの数。

共用体フィールド metrics。出力のみ。評価指標に固有の問題タイプ。metrics は、次のいずれかになります。
classificationEvaluationMetrics

object(ClassificationEvaluationMetrics)

画像、テキスト、動画の分類のモデル評価指標。

translationEvaluationMetrics

object(TranslationEvaluationMetrics)

翻訳のモデル評価指標。

ClassificationEvaluationMetrics

分類問題のモデル評価指標。注: 動画分類の場合、この指標は「segment_classification」タイプの動画分類予測の品質のみを表します。

JSON 表現 

{
  "auPrc": number,
  "baseAuPrc": number,
  "confidenceMetricsEntry": [
    {
      object(ConfidenceMetricsEntry)
    }
  ],
  "confusionMatrix": {
    object(ConfusionMatrix)
  },
  "annotationSpecId": [
    string
  ]
}
フィールド
auPrc

number

出力のみ。適合率 / 再現率曲線指標を下回る領域。

baseAuPrc

number

出力のみ。以前のデータに基づく適合率 / 再現率曲線指標を下回る領域。

confidenceMetricsEntry[]

object(ConfidenceMetricsEntry)

出力のみ。0.05、0.10、...、0.95、0.96、0.97、0.98、0.99 の各 confidenceThreshold の指標。ここから適合率 / 再現率曲線が導出されます。

confusionMatrix

object(ConfusionMatrix)

出力のみ。評価の混同行列。ラベルの数が 10 個以下の MULTICLASS 分類問題にのみ設定されます。モデルレベルの評価にのみ設定され、ラベル別の評価には設定されません。

annotationSpecId[]

string

出力のみ。この評価に使用されたアノテーション仕様 ID。

ConfidenceMetricsEntry

単一の信頼しきい値の指標。

JSON 表現 

{
  "confidenceThreshold": number,
  "recall": number,
  "precision": number,
  "f1Score": number,
  "recallAt1": number,
  "precisionAt1": number,
  "f1ScoreAt1": number
}
フィールド
confidenceThreshold

number

出力のみ。指標の計算に使用される信頼度のしきい値。

recall

number

出力のみ。指定された信頼度のしきい値に基づく再現率。

precision

number

出力のみ。指定された信頼度のしきい値に基づく適合率。

f1Score

number

出力のみ。再現率と適合率の調和平均。

recallAt1

number

出力のみ。予測スコアが最も高く、各サンプルの信頼度のしきい値を下回らないラベルのみを考慮した場合の再現率。

precisionAt1

number

出力のみ。予測スコアが最も高く、各サンプルの信頼度のしきい値を下回らないラベルのみを考慮した場合の適合率。

f1ScoreAt1

number

出力のみ。recallAt1 と precisionAt1 の調和平均。

ConfusionMatrix

分類を行うモデルの混同行列。

JSON 表現 

{
  "annotationSpecId": [
    string
  ],
  "row": [
    {
      object(Row)
    }
  ]
}
フィールド
annotationSpecId[]

string

出力のみ。混同行列で使用されるアノテーション仕様の ID。

row[]

object(Row)

出力のみ。混同行列の行。行数は annotationSpecId のサイズと等しくなります。row[i].value[j] は、グランド トゥルースが annotationSpecId[i] に指定されていて、評価対象のモデルによって annotationSpecId[j] として予測されたサンプルの数です。

Row

出力のみ。混同行列の行。

JSON 表現 

{
  "exampleCount": [
    number
  ]
}
フィールド
exampleCount[]

number

出力のみ。混同行列内の特定のセルの値。各行の値の数は、annotatin_spec_id のサイズと等しくなります。

TranslationEvaluationMetrics

データセットの評価指標。

JSON 表現 

{
  "bleuScore": number,
  "baseBleuScore": number
}
フィールド
bleuScore

number

出力のみ。BLEU スコア。

baseBleuScore

number

出力のみ。ベースモデルの BLEU スコア。

メソッド

get

 モデル評価を取得します。

list

 モデル評価をリストします。