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 создает четыре локальные переменные: true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives, которые используются для вычисления чувствительности при заданном значении специфичности. Пороговое значение для заданной специфичности вычисляется и используется для оценки соответствующей чувствительности.

Для оценки метрики на потоке данных функция создает операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает sensitivity. update_op увеличивает счетчики true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives на вес каждого примера, найденного в predictions и labels.

Если weights имеет значение None, вес по умолчанию равен 1. Используйте вес 0, чтобы маскировать значения.

Дополнительные сведения о специфичности и чувствительности см. здесь: https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity

Аргументы
`labels`	Эталонные значения, `Tensor`, размеры которого должны совпадать с `predictions`. Будет приведен к типу `bool`.
`predictions`	Число с плавающей запятой `Tensor` произвольной формы, значения которого находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`specificity`	Скалярное значение в диапазоне `[0, 1]`.
`weights`	Необязательный `Tensor` с рангом 0 или с тем же рангом, что и `labels`; он должен поддерживать широковещательную передачу до `labels` (то есть все размеры должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим размером `labels`).
`num_thresholds`	Количество пороговых значений, используемых для сопоставления с заданной специфичностью.
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавить `sensitivity`.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавить `update_op`.
`name`	Необязательное имя variable_scope.

Возвращает
`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`; ее значение совпадает с `sensitivity`.

Вызывает исключения
`ValueError`	Если формы `predictions` и `labels` не совпадают; если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с `predictions`; если `specificity` не находится в диапазоне от 0 до 1; или если `metrics_collections` либо `updates_collections` не является списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если включено 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/sensitivity_at_specificity