tf.math.confusion_matrix

Вычисляет матрицу несоответствий из предсказаний и меток.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

`tf.confusion_matrix`

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.confusion_matrix, tf.compat.v1.math.confusion_matrix

tf.math.confusion_matrix(
    labels, predictions, num_classes=None, dtype=tf.dtypes.int32, name=None,
    weights=None
)

Столбцы матрицы представляют предсказанные метки, а строки — реальные метки. Матрица несоответствий всегда является двумерным массивом формы [n, n], где n — количество допустимых меток для данной задачи классификации. И предсказания, и метки должны быть одномерными массивами одинаковой формы, чтобы эта функция работала.

Если num_classes равно None, то num_classes будет установлено в значение, равное единице плюс максимальное значение в массивах предсказаний или меток. Метки классов должны начинаться с 0. Например, если num_classes равно 3, то возможными метками будут [0, 1, 2].

Если weights не равно None, то каждое предсказание вносит свой соответствующий вес в общее значение ячейки матрицы несоответствий.

Пример:

tf.math.confusion_matrix([1, 2, 4], [2, 2, 4]) ==>
    [[0 0 0 0 0]
     [0 0 1 0 0]
     [0 0 1 0 0]
     [0 0 0 0 0]
     [0 0 0 0 1]]

Обратите внимание, что предполагается, что возможные метки составляют [0, 1, 2, 3, 4], что приводит к матрице несоответствий 5x5.

Аргументы
`labels`	Одномерный `Tensor` из реальных меток для задачи классификации.
`predictions`	Одномерный `Tensor` из предсказаний для данной задачи классификации.
`num_classes`	Возможные количество меток, которые может иметь задача классификации. Если это значение не указано, оно будет рассчитано с использованием массивов предсказаний и меток.
`dtype`	Тип данных матрицы несоответствий.
`name`	Имя области видимости.
`weights`	Необязательный `Tensor`, форма которого соответствует `predictions`.

Возвращаемое значение
Матрица `Tensor` типа `dtype` формы `[n, n]` представляющая матрицу несоответствий, где `n` — количество возможных меток в задаче классификации.

Исключения
`ValueError`	Если предсказания и метки не являются одномерными векторами и имеют несовместимые формы, или если `weights` не равно `None` и его форма не соответствует `predictions`.

© 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/math/confusion_matrix