tf.contrib.metrics.recall_at_precision

Вычисляет recall при precision.

tf.contrib.metrics.recall_at_precision(
    labels, predictions, precision, weights=None, num_thresholds=200,
    metrics_collections=None, updates_collections=None, name=None, strict_mode=False
)

Функция recall_at_precision создаёт четыре локальных переменные: tp (истинные положительные), fp (ложные положительные) и fn (ложные отрицательные), которые используются для вычисления recall при заданном значении precision. Порог для заданного значения precision вычисляется и используется для оценки соответствующего значения recall.

Для оценки метрики по потоку данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает recall. update_op увеличивает счётчики tp, fp и fn с весом каждого случая, найденного в predictions и labels.

Если weights равно None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса 0 для маскирования значений.

Аргументы
`labels`	Значения истинного результата, `Tensor`, размеры которого должны соответствовать `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Вещественное `Tensor` произвольной формы, значения которого находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`precision`	Скалярное значение в диапазоне `[0, 1]`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, ранг которого равен либо 0, либо такому же, как у `labels`, и должен быть совместим для трансляции с `labels` (то есть все измерения должны быть либо `1`, или такими же, как соответствующие измерения `labels`).
`num_thresholds`	Количество порогов для соответствия заданному `precision`.
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, к которым `recall` должны быть добавлены.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, к которым `update_op` должны быть добавлены.
`name`	Необязательное имя области переменных.
`strict_mode`	Если true и существует порог, при котором точность выше целевой точности, вернуть соответствующее значение отзыва при этом пороге. В противном случае вернуть 0. Если false, найти порог, при котором точность наиболее близка к целевой точности, и вернуть отзыв при этом пороге.

Возвращает
`recall`	Скалярное `Tensor`, представляющее отзыв при заданном значении `precision`.
`update_op`	Операция, которая увеличивает переменные `tp`, `fp` и `fn` должным образом и значение которой соответствует `recall`.

Возможные исключения

ValueError Если predictions и labels имеют несовпадающие формы, если weights не является None и его форма не совпадает с predictions, или если precision не находится в диапазоне от 0 до 1, или если metrics_collections или updates_collections не являются списком или кортежем.

Возможные исключения
`ValueError`	Если `predictions` и `labels` имеют несовпадающие формы, если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с `predictions`, или если `precision` не находится в диапазоне от 0 до 1, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.

© 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/recall_at_precision