Azure ML 中混淆矩阵中每个单元格的项目数的浮点值

Question

我使用 Azure 机器学习服务进行建模。为了跟踪和分析二元分类问题的结果，我使用了 azureml.training.tabular.score.scoring 库中名为 score-classification 的方法。我这样调用方法：

metrics = score_classification(
        y_test, y_pred_probs, metrics_names_list, class_labels, train_labels, sample_weight=sample_weights, use_binary=True)

输入参数是：

• y_test 是 0 和 1 的数组。
• y_pred 是每个项目的浮点值数组。
• metrics_names_list 是我要计算的指标名称列表：['f1_score_classwise', 'confusion_matrix'].
• class_labels 是 [0, 1] 的两项数组。
• train_labels 是 ['False', 'True'] 的两项列表。

当它计算我作为 metrics_names_list 发送的指标时，结果显示在 Azure ML 门户的指标页面中。

混淆矩阵是我每次画的指标之一。它有一个用于表示的组合框。此组合框可以设置为 Raw 以显示每个单元格的项目数，以及 Normalized 以显示单元格的百分比。

问题是我看到这个矩阵的原始配置的浮点值！我不知道如何处理这个问题？