Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.compat.v1.metrics.recall_at_thresholds

Вычисляет различные значения полноты для разных thresholds на predictions.

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

Функция recall_at_thresholds создает четыре локальные переменные: true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives для различных значений порогов. recall[i] определяется как суммарный вес значений в predictions, превышающих thresholds[i], соответствующая запись которых в labels равна True, деленный на суммарный вес значений True в labels (true_positives[i] / (true_positives[i] + false_negatives[i])).

Для оценки метрики на потоке данных функция создает операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает recall.

Если weights — это None, вес по умолчанию равен 1. Используйте вес 0, чтобы маскировать значения.

Аргументы
labels Эталонные значения, Tensor, размерности которого должны совпадать с predictions. Будет приведено к типу bool.
predictions Вещественное Tensor произвольной формы со значениями 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; он должен допускать трансляцию к labels (то есть все размерности должны быть либо 1, либо совпадать с соответствующей размерностью labels).
metrics_collections Необязательный список коллекций, в которые следует добавить recall.
updates_collections Необязательный список коллекций, в которые следует добавить update_op.
name Необязательное имя variable_scope.
Возвращает
recall Вещественный Tensor формы [len(thresholds)].
update_op Операция, которая увеличивает значения переменных true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives, используемых при вычислении recall.
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 являются списком или кортежем.
RuntimeError Если включено eager-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/recall_at_thresholds

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API