Wählen Sie Ihre Cookie-Einstellungen aus

Wir verwenden essentielle Cookies und ähnliche Tools, die für die Bereitstellung unserer Website und Services erforderlich sind. Wir verwenden Performance-Cookies, um anonyme Statistiken zu sammeln, damit wir verstehen können, wie Kunden unsere Website nutzen, und Verbesserungen vornehmen können. Essentielle Cookies können nicht deaktiviert werden, aber Sie können auf „Anpassen“ oder „Ablehnen“ klicken, um Performance-Cookies abzulehnen.

Wenn Sie damit einverstanden sind, verwenden AWS und zugelassene Drittanbieter auch Cookies, um nützliche Features der Website bereitzustellen, Ihre Präferenzen zu speichern und relevante Inhalte, einschließlich relevanter Werbung, anzuzeigen. Um alle nicht notwendigen Cookies zu akzeptieren oder abzulehnen, klicken Sie auf „Akzeptieren“ oder „Ablehnen“. Um detailliertere Entscheidungen zu treffen, klicken Sie auf „Anpassen“.

FindMatchesMetrics - AWS Glue
Diese Seite wurde nicht in Ihre Sprache übersetzt. Übersetzung anfragen

FindMatchesMetrics

The evaluation metrics for the find matches algorithm. The quality of your machine learning transform is measured by getting your transform to predict some matches and comparing the results to known matches from the same dataset. The quality metrics are based on a subset of your data, so they are not precise.

Contents

AreaUnderPRCurve

The area under the precision/recall curve (AUPRC) is a single number measuring the overall quality of the transform, that is independent of the choice made for precision vs. recall. Higher values indicate that you have a more attractive precision vs. recall tradeoff.

For more information, see Precision and recall in Wikipedia.

Type: Double

Valid Range: Minimum value of 0.0. Maximum value of 1.0.

Required: No

ColumnImportances

A list of ColumnImportance structures containing column importance metrics, sorted in order of descending importance.

Type: Array of ColumnImportance objects

Array Members: Minimum number of 0 items. Maximum number of 100 items.

Required: No

ConfusionMatrix

The confusion matrix shows you what your transform is predicting accurately and what types of errors it is making.

For more information, see Confusion matrix in Wikipedia.

Type: ConfusionMatrix object

Required: No

F1

The maximum F1 metric indicates the transform's accuracy between 0 and 1, where 1 is the best accuracy.

For more information, see F1 score in Wikipedia.

Type: Double

Valid Range: Minimum value of 0.0. Maximum value of 1.0.

Required: No

Precision

The precision metric indicates when often your transform is correct when it predicts a match. Specifically, it measures how well the transform finds true positives from the total true positives possible.

For more information, see Precision and recall in Wikipedia.

Type: Double

Valid Range: Minimum value of 0.0. Maximum value of 1.0.

Required: No

Recall

The recall metric indicates that for an actual match, how often your transform predicts the match. Specifically, it measures how well the transform finds true positives from the total records in the source data.

For more information, see Precision and recall in Wikipedia.

Type: Double

Valid Range: Minimum value of 0.0. Maximum value of 1.0.

Required: No

See Also

For more information about using this API in one of the language-specific AWS SDKs, see the following:

DatenschutzNutzungsbedingungen für die WebsiteCookie-Einstellungen
© 2025, Amazon Web Services, Inc. oder Tochtergesellschaften. Alle Rechte vorbehalten.