tf.contrib.metrics.streaming_curve_points

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

tf.contrib.metrics.streaming_curve_points(
    labels=None, predictions=None, weights=None, num_thresholds=200,
    metrics_collections=None, updates_collections=None, curve='ROC', name=None
)

Функция streaming_curve_points создает четыре локальные переменные, true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives, которые используются для вычисления значений кривой. Для дискретизации кривой используется набор линейно расположенных порогов для вычисления пар значений отзыва и точности.

Для наилучших результатов predictions должно быть распределено примерно равномерно в диапазоне [0, 1] и не сконцентрировано вокруг 0 или 1.

Для оценки метрики по потоку данных функция создает операцию update_op, которая обновляет эти переменные.

Если weights является None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса 0, чтобы замаскировать значения.

Аргументы
`labels`	`Tensor`, форма которого соответствует `predictions`. Будет преобразовано к типу `bool`.
`predictions`	Плавающая точка `Tensor` произвольной формы, значения которой находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels`, и он должен быть совместим с `labels` (то есть все измерения должны быть либо `1`, или такими же, как соответствующее измерение `labels`).
`num_thresholds`	Количество порогов, используемых при дискретизации кривой ROC.
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, к которым следует добавить `auc`.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, к которым следует добавить `update_op`.
`curve`	Указывает имя кривой, которая должна быть вычислена, 'ROC' [по умолчанию] или 'PR' для кривой точность-полнота.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемое значение
`points`	`Tensor` с формой [num_thresholds, 2], содержащий точки кривой.
`update_op`	Операция, которая увеличивает переменные `true_positives`, `true_negatives`, `false_positives` и `false_negatives`.

Исключения
`ValueError`	Если у `predictions` и `labels` несовпадающие формы, или если `weights` не `None` и его форма не совпадает с `predictions`, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.

Метод precision_recall_at_equal_thresholds (для повышения времени выполнения).

© 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/streaming_curve_points