tf.keras.metrics.MeanAbsolutePercentageError

Вычисляет среднюю абсолютную процентную ошибку между y_true и y_pred.

tf.keras.metrics.MeanAbsolutePercentageError(
    name='mean_absolute_percentage_error', dtype=None
)

Например, если y_true равно [0., 0., 1., 1.], а y_pred равно [1., 1., 1., 0.], средняя абсолютная процентная ошибка составляет 5e+08.

Использование:

m = tf.keras.metrics.MeanAbsolutePercentageError()
m.update_state([0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 0.])
print('Final result: ', m.result().numpy())  # Final result: 5e+08

Использование с API tf.keras:

model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.compile('sgd', metrics=[tf.keras.metrics.MeanAbsolutePercentageError()])

Методы

reset_states

Просмотреть исходный код

reset_states()

Сбрасывает все переменные состояния метрики.

Эта функция вызывается между эпохами/шагами, когда метрика оценивается во время обучения.

result

Просмотреть исходный код

result()

Вычисляет и возвращает тензор значения метрики.

Вычисление результата — это идемпотентная операция, которая просто вычисляет значение метрики, используя переменные состояния.

update_state

Просмотреть исходный код

update_state(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Накапливает статистику метрики.

y_true и y_pred должны иметь одинаковую форму.