tf.compat.v1.metrics.sensitivity_at_specificity

Вычисляет специфичность при заданной чувствительности.

tf.compat.v1.metrics.sensitivity_at_specificity(
    labels,
    predictions,
    specificity,
    weights=None,
    num_thresholds=200,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

Функция sensitivity_at_specificity создаёт четыре локальных переменных, true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives, которые используются для вычисления чувствительности при заданном значении специфичности. Порог для заданного значения специфичности вычисляется и используется для оценки соответствующей чувствительности.

Для оценки метрики по потоку данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает sensitivity. update_op увеличивает счётчики true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives с весом каждого случая, найденного в predictions и labels.

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

Дополнительную информацию о специфичности и чувствительности см. здесь: https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity

Аргументы
`labels`	Значения истинного результата, a `Tensor`, размерность которого должна совпадать с `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Число с плавающей точкой `Tensor` произвольной формы, значения которого находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`specificity`	Скалярное значение в диапазоне `[0, 1]`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, ранг которых равен либо 0, либо тому же, что и у `labels`, и должен быть совместим для трансляции с `labels` (то есть все размерности должны быть либо `1`, либо такими же, как у соответствующей размерности `labels`).
`num_thresholds`	Количество пороговых значений для соответствия заданной специфичности.
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, которые должны быть добавлены в `sensitivity`.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, которые должны быть добавлены в `update_op`.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемые значения
`sensitivity`	Скалярное значение `Tensor`, представляющее чувствительность при заданном значении `specificity`.
`update_op`	Операция, которая соответствующим образом увеличивает переменные `true_positives`, `true_negatives`, `false_positives` и `false_negatives` и значение которой соответствует `sensitivity`.

Исключения

ValueError Если predictions и labels имеют несовместимые формы, если weights не является None и его форма не совпадает с формой predictions, или если specificity не находится в диапазоне от 0 до 1, или если metrics_collections или updates_collections не являются списком или кортежем.

RuntimeError Если включено выполнение в режиме Eager.

Исключения
`ValueError`	Если `predictions` и `labels` имеют несовместимые формы, если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с формой `predictions`, или если `specificity` не находится в диапазоне от 0 до 1, 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/sensitivity_at_specificity