tf.contrib.metrics.precision_recall_at_equal_thresholds

Вспомогательный метод для создания метрик, связанных с кривыми точности-полноты.

tf.contrib.metrics.precision_recall_at_equal_thresholds(
    labels, predictions, weights=None, num_thresholds=None, use_locking=None,
    name=None
)

Эти значения представляют истинные положительные, ложные отрицательные, истинные отрицательные, ложные положительные, точность и полноту. Эта функция возвращает структуру данных, содержащую операции.

В отличие от _streaming_confusion_matrix_at_thresholds (которая требует O(T * N) памяти и времени выполнения), эта операция требует O(T + N) памяти и времени выполнения, где T — количество пороговых значений, а N — размер тензора предсказаний. Поэтому использование этой функции может быть предпочтительным, когда predictions большое.

Например, предпочтительнее использовать этот метод для задач классификации на уровне пикселей, для которых тензор предсказаний может быть очень большим.

Каждое число в predictions, число с плавающей точкой в [0, 1], сравнивается со соответствующей меткой в labels, и подсчитывается как одно значение tp/fp/tn/fn для каждого порога. Затем это умножается на weights, что может быть использовано для перевешивания определенных значений или, что более распространено, для маскирования значений.