Модуль: tf.contrib.metrics

Операции для метрик оценки и сводной статистики.

См. руководство Метрики Contrib.

Функции

accuracy(...): Вычисляет процент совпадений предсказаний с метками.

aggregate_metric_map(...): Объединяет имена метрик в словарь кортежей.

aggregate_metrics(...): Объединяет тензоры значений метрик и операции обновления в два списка.

auc_using_histogram(...): AUC, вычисленный с помощью гистограмм.

auc_with_confidence_intervals(...): Вычисляет AUC и асимптотический нормально распределённый интервал доверия.

cohen_kappa(...): Вычисляет каппу Коэна.

confusion_matrix(...): Устарело. Используйте tf.math.confusion_matrix вместо этого.

count(...): Вычисляет количество примеров или сумму weights.

f1_score(...): Вычисляет приблизительно наилучшее значение F1-меры при различных порогах.

precision_at_recall(...): Вычисляет точность при заданном показателе полноты.

precision_recall_at_equal_thresholds(...): Вспомогательный метод для создания метрик, связанных с кривыми точности-полноты.

recall_at_precision(...): Вычисляет recall при precision.

set_difference(...): Вычисляет разность множеств элементов в последнем измерении a и b.

set_intersection(...): Вычисляет пересечение множеств элементов в последнем измерении a и b.

set_size(...): Вычисляет количество уникальных элементов по последнему измерению a.

set_union(...): Вычисляет объединение множеств элементов в последнем измерении a и b.

sparse_recall_at_top_k(...): Вычисляет полноту@k для лучших-k предсказаний относительно разреженных меток.

streaming_accuracy(...): Вычисляет частоту совпадения predictions с labels. (устарело)

streaming_auc(...): Вычисляет приблизительный AUC с помощью суммы Римана. (устарело)

streaming_concat(...): Объединяет значения по оси через пакеты.

streaming_covariance(...): Вычисляет несмещённую выборочную ковариацию между predictions и labels.

streaming_curve_points(...): Вычисляет значения кривой (ROC или PR) для заданного числа точек.

streaming_dynamic_auc(...): Вычисляет приблизительный AUC путём суммирования Римана с порогами, полученными из данных.

streaming_false_negative_rate(...): Вычисляет частоту ложноотрицательных ответов предсказаний относительно меток.

streaming_false_negative_rate_at_thresholds(...): Вычисляет различные значения fnr при различных thresholds на predictions.

streaming_false_negatives(...): Вычисляет общее количество ложноотрицательных ответов. (устарело)

streaming_false_negatives_at_thresholds(...)

streaming_false_positive_rate(...): Вычисляет частоту ложноположительных ответов предсказаний относительно меток.

streaming_false_positive_rate_at_thresholds(...): Вычисляет различные значения fpr при различных thresholds на predictions.

streaming_false_positives(...): Суммирует веса ложноположительных ответов. (устарело)

streaming_false_positives_at_thresholds(...)

streaming_mean(...): Вычисляет (взвешенное) среднее значение заданных значений. (устарело)

streaming_mean_absolute_error(...): Вычисляет среднюю абсолютную ошибку между метками и предсказаниями. (устарело)

streaming_mean_cosine_distance(...): Вычисляет косинусное расстояние между метками и предсказаниями.

streaming_mean_iou(...): Вычисляет среднее перекрытие (mIOU) на каждом шаге.

streaming_mean_relative_error(...): Вычисляет среднюю относительную ошибку путём нормализации с заданными значениями.

streaming_mean_squared_error(...): Вычисляет среднеквадратическую ошибку между метками и предсказаниями. (устарело)

streaming_mean_tensor(...): Вычисляет поэлементное (взвешенное) среднее заданных тензоров. (устарело)

streaming_pearson_correlation(...): Вычисляет коэффициент корреляции Пирсона между predictions, labels.

streaming_percentage_less(...): Вычисляет процент значений, меньших заданного порога.

streaming_precision(...): Вычисляет точность предсказаний относительно меток. (устарело)

streaming_precision_at_thresholds(...): Вычисляет значения точности для различных thresholds на predictions. (устарело)

streaming_recall(...): Вычисляет полноту предсказаний относительно меток. (устарело)

streaming_recall_at_k(...): Вычисляет полноту@k предсказаний относительно плотных меток. (устарело)

streaming_recall_at_thresholds(...): Вычисляет различные значения полноты при различных thresholds на predictions. (устарело)

streaming_root_mean_squared_error(...): Вычисляет среднеквадратическое отклонение между метками и предсказаниями. (устарело)

streaming_sensitivity_at_specificity(...): Вычисляет чувствительность при заданной специфичности.

streaming_sparse_average_precision_at_k(...): Вычисляет среднюю точность@k предсказаний относительно разреженных меток.

streaming_sparse_average_precision_at_top_k(...): Вычисляет среднюю точность@k предсказаний относительно разреженных меток.

streaming_sparse_precision_at_k(...): Вычисляет точность@k предсказаний относительно разреженных меток.

streaming_sparse_precision_at_top_k(...): Вычисляет точность@k лучших-k предсказаний относительно разреженных меток.

streaming_sparse_recall_at_k(...): Вычисляет полноту@k предсказаний относительно разреженных меток.

streaming_specificity_at_sensitivity(...): Вычисляет специфичность при заданной чувствительности.

streaming_true_negatives(...): Суммирует веса истинных отрицательных ответов. (устарело)

streaming_true_negatives_at_thresholds(...)

streaming_true_positives(...): Суммирует веса истинных положительных ответов. (устарело)

streaming_true_positives_at_thresholds(...)