tf.contrib.metrics.precision_at_recall
Вычисляет точность при заданном уровне полноты.
tf.contrib.metrics.precision_at_recall(
labels, predictions, target_recall, weights=None, num_thresholds=200,
metrics_collections=None, updates_collections=None, name=None
)
Эта функция создаёт переменные для отслеживания истинно положительных, ложно положительных, истинно отрицательных и ложно отрицательных значений на наборе пороговых значений. Среди этих пороговых значений, где полнота не меньше target_recall, точность вычисляется в пороге, где полнота наиболее близка к target_recall.
Для оценки метрики по потоку данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает точность при заданном target_recall. update_op увеличивает счётчики истинно положительных, ложно положительных, истинно отрицательных и ложно отрицательных значений с весом каждого случая, найденного в predictions и labels.
Если weights равно None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса 0 для маскирования значений.
Дополнительную информацию о точности и полноте см. на странице http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
| Аргументы | |
|---|---|
labels | Значения истинности, Tensor, чьи размеры должны совпадать с predictions. Будут преобразованы к типу bool. |
predictions | Переменная с плавающей запятой Tensor произвольной формы, значения которой находятся в диапазоне [0, 1]. |
target_recall | Скалярное значение в диапазоне [0, 1]. |
weights | Необязательные Tensor, ранг которых равен 0 или совпадает с рангом labels, и должны быть совместимы для трансляции с labels (т.е., все измерения должны быть либо 1, либо совпадать с соответствующим измерением labels). |
num_thresholds | Количество пороговых значений для сопоставления заданной полноты. |
metrics_collections | Необязательный список коллекций, в которые следует добавить precision. |
updates_collections | Необязательный список коллекций, в которые следует добавить update_op. |
name | Необязательное имя области переменных. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
precision | Скалярная величина Tensor представляющая точность при данном уровне target_recall . |
update_op | Операция, которая увеличивает переменные для отслеживания истинно положительных, ложно положительных, истинно отрицательных и ложно отрицательных значений и чьё значение соответствует precision. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если predictions и labels имеют несовпадающие формы, если weights не является None и его форма не соответствует predictions, или если target_recall не находится между 0 и 1, или если либо metrics_collections , либо updates_collections не являются списком или кортежем. |
RuntimeError | Если включено выполнение в режиме eager. |
© 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/precision_at_recall
