tf.compat.v1.metrics.specificity_at_sensitivity

Вычисляет специфичность при заданной чувствительности.

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

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

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

Если weights равен None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса 0 для маскировки значений.

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

Аргументы
`labels`	Значения целевой переменной, `Tensor`, чьи размеры должны соответствовать `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Число с плавающей точкой `Tensor` произвольной формы, значения которого находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`sensitivity`	Скалярное значение в диапазоне `[0, 1]`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, чья размерность равна либо 0, либо такой же, как у `labels`, и должна быть совместима с `labels` (т. е., все измерения должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим измерением `labels`).
`num_thresholds`	Количество порогов для сопоставления заданной чувствительности.
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, к которому необходимо добавить `specificity`.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, к которому необходимо добавить `update_op`.
`name`	Необязательное имя области переменных.

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

Исключения

ValueError Если predictions и labels имеют несовместимые формы, если weights не равен None и его форма не соответствует predictions, или если sensitivity не находится в пределах 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 равен `None` и его форма не соответствует `predictions`, или если `sensitivity` не находится в пределах 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/specificity_at_sensitivity