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Formato de conjuntos de dados e métrica objetiva para classificação de imagens
Nesta seção, aprendemos sobre os formatos disponíveis para conjuntos de dados usados na classificação de imagens, bem como a métrica usada para avaliar a qualidade preditiva dos candidatos ao modelo de machine learning. As métricas calculadas para candidatos são especificadas usando uma variedade de MetricDatumtipos.
Formatos de conjuntos de dados
O piloto automático oferece suporte aos formatos de imagem .png, .jpg e .jpeg. Se seu conjunto de dados contiver todas as imagens .png use image/png, se contiver todas as imagens .jpg ou .jpeg use image/jpeg e se o seu conjunto de dados contiver uma combinação de formatos de imagem, use image/*.
Métrica objetiva
A lista a seguir contém os nomes das métricas atualmente disponíveis para medir o desempenho dos modelos de classificação de imagens.
Accuracy-
A razão entre o número de itens classificados corretamente e o número total de itens classificados (correta e incorretamente). A precisão mede o quão próximos estão os valores de classe previstos dos valores reais. Os valores das métricas de precisão variam entre zero (0) e um (1). Um valor de 1 indica precisão perfeita e 0 indica imprecisão perfeita.
