tf.compat.v1.metrics.false_positives_at_thresholds

Вычисляет количество ложноположительных результатов для заданных значений порога.

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

Если weights — None, весовые коэффициенты по умолчанию равны 1. Используйте весовые коэффициенты, равные 0, чтобы маскировать значения.

Аргументы
`labels`	`Tensor`, форма которого соответствует `predictions`. Будет приведён к типу `bool`.
`predictions`	`Tensor` с плавающей точкой произвольной формы, значения которого находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`thresholds`	Список или кортеж Python с пороговыми значениями типа float в `[0, 1]`.
`weights`	Необязательный `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels` и который должен допускать широковещательное распространение до `labels` (т. е. все измерения должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим измерением `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавить `false_positives`.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавить `update_op`.
`name`	Необязательное имя variable_scope.

Возвращает
`false_positives`	`Tensor` с плавающей точкой, форма которого — `[len(thresholds)]`.
`update_op`	Операция, которая обновляет переменную `false_positives` и возвращает её текущее значение.

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 включён режим eager execution.

© 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_at_thresholds