tf.keras.metrics.R2Score

Вычисляет оценку R2.

Наследует от: Metric

tf.keras.metrics.R2Score(
    class_aggregation='uniform_average',
    num_regressors=0,
    name='r2_score',
    dtype=None
)

Формула:

sum_squares_residuals = sum((y_true - y_pred) ** 2)
sum_squares = sum((y_true - mean(y_true)) ** 2)
R2 = 1 - sum_squares_residuals / sum_squares

Также называется коэффициентом детерминации.

Показывает, насколько близка построенная линия регрессии к истинным данным.

Максимально возможная оценка — 1.0. Она показывает, что предикторы полностью объясняют вариацию целевой переменной.
Оценка 0.0 показывает, что предикторы не объясняют вариацию целевой переменной.
Оценка также может быть отрицательной, если модель хуже случайного предсказания.

Эта метрика также может вычислять оценку «скорректированный R2».

Аргументы
`class_aggregation`	Определяет способ агрегирования оценок для разных выходных классов (или размерностей целевой переменной), то есть разных размерностей по последней оси предсказаний. Эквивалентен аргументу `multioutput` в Scikit-Learn. Должен принимать одно из значений: `None` (без агрегации), `"uniform_average"`, `"variance_weighted_average"`.
`num_regressors`	Количество независимых регрессоров (оценка «скорректированный R2»). 0 соответствует стандартной оценке R2. По умолчанию — `0`.
`name`	Необязательно. Строковое имя экземпляра метрики.
`dtype`	Необязательно. Тип данных результата метрики.

Пример:

y_true = np.array([[1], [4], [3]], dtype=np.float32)
y_pred = np.array([[2], [4], [4]], dtype=np.float32)
metric = keras.metrics.R2Score()
metric.update_state(y_true, y_pred)
result = metric.result()
result
0.57142854

Атрибуты
`dtype`
`variables`

Методы

`add_variable`

Просмотреть исходный код

add_variable(
    shape, initializer, dtype=None, aggregation='sum', name=None
)

`add_weight`

Просмотреть исходный код

add_weight(
    shape=(), initializer=None, dtype=None, name=None
)

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

`get_config`

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает сериализуемую конфигурацию метрики.

`reset_state`

Просмотреть исходный код

reset_state()

Эта функция вызывается между эпохами/шагами, когда метрика вычисляется во время обучения.

`result`

Просмотреть исходный код

result()

Вычисляет текущее значение метрики.

Возвращает
Скалярный тензор или словарь скалярных тензоров.

`stateless_reset_state`

Просмотреть исходный код

stateless_reset_state()

`stateless_result`

Просмотреть исходный код

stateless_result(
    metric_variables
)

`stateless_update_state`

Просмотреть исходный код

stateless_update_state(
    metric_variables, *args, **kwargs
)

`update_state`

Просмотреть исходный код

update_state(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Накапливает статистику среднеквадратичной ошибки.

Аргументы
`y_true`	Истинные значения.
`y_pred`	Предсказанные значения.
`sample_weight`	Необязательные веса для каждого примера. Может быть `Tensor` с рангом 0 или рангом, совпадающим с рангом `y_true`, и должна допускать широковещательное распространение до `y_true`. По умолчанию — `1`.

Возвращает
Операция обновления.

`call`

Просмотреть исходный код

__call__(
    *args, **kwargs
)

Вызывает self как функцию.

© 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/keras/metrics/R2Score