tf.contrib.metrics.auc_using_histogram

AUC, вычисленный с помощью гистограмм.

tf.contrib.metrics.auc_using_histogram(
    boolean_labels, scores, score_range, nbins=100, collections=None,
    check_shape=True, name=None
)

Вместо прямого вычисления AUC, этот оператор сохраняет переменные, содержащие гистограммы оценок, связанных с True и False метками. Сравнивая их, генерируется AUC с некоторой ошибкой дискретизации. См.: "Efficient AUC Learning Curve Calculation" by Bouckaert.

Этот оператор AUC обновляется за O(batch_size + nbins) время и хорошо работает даже при сильном дисбалансе классов. Точность ограничена ошибкой дискретизации из-за конечного числа бинов. Если оценки сконцентрированы в меньшем количестве бинов, точность ниже. Если это вызывает опасения, рекомендуется попробовать различные количества бинов и сравнить результаты.

Аргументы
`boolean_labels`	1-мерный булевый `Tensor`. Элемент равен `True` , если соответствующая запись принадлежит классу.
`scores`	1-мерный числовой `Tensor`, имеющий такую же форму, как и boolean_labels.
`score_range`	`Tensor` формы `[2]`, такого же типа, что и `scores`. Минимальные и максимальные значения оценки, которые мы ожидаем. Оценки за пределами диапазона будут обрезаны.
`nbins`	Целое число бинов для использования. Точность строго увеличивается по мере увеличения числа бинов.
`collections`	Список ключей коллекций графа. Внутренние переменные гистограмм добавляются в эти коллекции. По умолчанию `[GraphKeys.LOCAL_VARIABLES]`.
`check_shape`	Булево. Если `True`, выполняется проверка формы оценок и меток во время выполнения.
`name`	Имя этого оператора. По умолчанию "auc_using_histogram".

Возвращаемое значение
`auc`	`float32` скаляр `Tensor`. Получение этого значения преобразует внутренние гистограммы в значение AUC.
`update_op`	`Op`, при выполнении обновляет внутренние гистограммы.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/metrics/auc_using_histogram