tf.compat.v1.metrics.false_positives

Суммирует веса ложных срабатываний.

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

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

Аргументы
`labels`	Значения факта, тензор с типом `Tensor`, размерности которого должны соответствовать `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Предсказанные значения, тензор с типом `Tensor` произвольных размерностей. Будет приведено к типу `bool`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels`, и должен быть совместим с `labels` (т. е., все размерности должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующей размерностью `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые должен быть добавлен переменная значения метрики.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые должны быть добавлены операции обновления метрики.
`name`	Необязательное имя области переменных (variable_scope).

Возвращаемое значение
`value_tensor`	Тензор, представляющий текущее значение метрики.
`update_op`	Операция, накапливающая ошибку из набора данных.

Исключения
`ValueError`	Если `predictions` и `labels` имеют несовместимые формы, или если `weights` не имеет тип `None` и его форма не совпадает с формой `predictions`, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если включено выполнение в режиме eager.

© 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