Spec-Zone.ru › TensorFlow 1.15

tf.contrib.metrics.streaming_specificity_at_sensitivity

Вычисляет специфичность при заданной чувствительности.

tf.contrib.metrics.streaming_specificity_at_sensitivity(
    predictions, labels, sensitivity, weights=None, num_thresholds=200,
    metrics_collections=None, updates_collections=None, name=None
)

Функция streaming_specificity_at_sensitivity создаёт четыре локальных переменных, true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives, которые используются для вычисления специфичности при заданном значении чувствительности. Порог для заданного значения чувствительности вычисляется и используется для оценки соответствующей специфичности.

Для оценки метрики по потоку данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает specificity. update_op увеличивает счётчики true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives 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 специфичности и чувствительности см. здесь: https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity

Аргументы
predictions Число с плавающей запятой Tensor произвольной формы, значения которого находятся в диапазоне [0, 1].
labels bool Tensor, форма которого соответствует predictions.
sensitivity Скалярное значение в диапазоне [0, 1].
weights Tensor, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом labels, и он должен быть совместим с labels (т. е., все измерения должны быть либо 1, либо совпадать с соответствующим измерением labels).
num_thresholds Количество порогов для соответствия заданной чувствительности.
metrics_collections Необязательный список коллекций, которые specificity должны быть добавлены.
updates_collections Необязательный список коллекций, которые update_op должны быть добавлены.
name Необязательное имя области переменной.
Возвращаемое значение
specificity Скалярное Tensor, представляющее специфичность при заданном значении specificity.
update_op Операция, которая увеличивает счётчики true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives должным образом и значение которой соответствует specificity.
Исключения
ValueError Если predictions и labels имеют несовпадающие формы, если weights не является None и его форма не соответствует predictions, или если sensitivity 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/streaming_specificity_at_sensitivity

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API