tf.compat.v1.metrics.false_positives

Суммирует веса ложноположительных результатов.

tf.compat.v1.metrics.false_positives(
    labels,
    predictions,
    weights=None,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

Если weights — None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса 0, чтобы маскировать значения.

Аргументы
`labels`	Значения истинных меток, `Tensor`, размерности которого должны совпадать с `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Предсказанные значения, `Tensor` произвольной размерности. Будет приведено к типу `bool`.
`weights`	Необязательный `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels` и который должен допускать широковещательное распространение до `labels` (то есть все размерности должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующей размерностью `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавить переменную значения метрики.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавить операции обновления метрики.
`name`	Необязательное имя variable_scope.

Возвращает
`value_tensor`	`Tensor`, представляющий текущее значение метрики.
`update_op`	Операцию, которая накапливает ошибку для пакета данных.

Вызывает исключения
`ValueError`	Если формы `predictions` и `labels` не совпадают, или если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с `predictions`, или если `metrics_collections` либо `updates_collections` не является списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если включено немедленное выполнение.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/metrics/false_positives