Question

我正在查询Azure Custom Vision V3.0培训API（请参阅https://westeurope.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/Custom_Vision_Training_3.0/operations/5c771cdcbf6a2b18a0c3b809），因此我可以自己通过GetIterationPerformance操作生成每个标签的ROC，其部分输出为：

{u'averagePrecision': 0.92868346,
 u'perTagPerformance': [{u'averagePrecision': 0.4887446,
                         u'id': u'uuid1',
                         u'name': u'tag_name_1',
                         u'precision': 0.0,
                         u'precisionStdDeviation': 0.0,
                         u'recall': 0.0,
                         u'recallStdDeviation': 0.0},
                        {u'averagePrecision': 1.0,
                         u'id': u'uuid2',
                         u'name': u'tag_name_2',
                         u'precision': 0.0,
                         u'precisionStdDeviation': 0.0,
                         u'recall': 0.0,
                         u'recallStdDeviation': 0.0},
                    {u'averagePrecision': 0.9828302,
                     u'id': u'uuid3',
                     u'name': u'tag_name_3',
                     u'precision': 1.0,
                     u'precisionStdDeviation': 0.0,
                     u'recall': 0.5555556,
                     u'recallStdDeviation': 0.0}],

u'precision'：0.9859485， u'precisionStdDeviation'：0.0， u'recall'：0.3752228， u'recallStdDeviation'：0.0}

精度和召回不确定度分别为precisionStdDeviation和recallStdDeviation始终为0.0。用户错误吗？如果没有，是否有计划激活这些统计信息？

Answer 1

因此，当前未使用precisionStdDeviation和recallStdDeviation，因此它将始终为零，这不是用户错误。之所以存在这两个指标，是因为以前我们在用户数据集上进行了交叉验证，并且对于每个交叉验证折叠，我们都有一个精度和召回率，stddev会测量跨折点的精度和召回率的变化。现在，代替交叉验证，我们将一部分用户数据作为验证集进行拆分，并根据此结果报告IterationPerformance，因为没有多重折叠，因此stddev始终为零。我们正在计划退役这两个字段，对于造成的混乱，我们深表歉意，很可能在下一个主要版本中将其删除。

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1 个答案: