tf.metrics.precision

Вычисляет точность прогнозов относительно меток.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.metrics.precision

tf.metrics.precision(
    labels, predictions, weights=None, metrics_collections=None,
    updates_collections=None, name=None
)

Функция precision создаёт две локальные переменные, true_positives и false_positives, которые используются для вычисления точности. Это значение в конечном итоге возвращается как precision, идемпотентная операция, которая просто делит true_positives на сумму true_positives и false_positives.

Для оценки метрики по потоку данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает precision. update_op взвешивает каждый прогноз соответствующим значением из weights.

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

Аргументы
`labels`	Значения фактического результата, `Tensor`, размерность которого должна совпадать с `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Прогнозируемые значения, `Tensor` произвольной размерности. Будет приведено к типу `bool`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, ранг которых равен 0 или совпадает с рангом `labels`, и должен быть совместим с `labels` (т.е., все размерности должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующей размерностью `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые `precision` должны быть добавлены.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые `update_op` должны быть добавлены.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемое значение
`precision`	Скалярное значение с плавающей точкой `Tensor` со значением `true_positives` , делённым на сумму `true_positives` и `false_positives`.
`update_op`	`Operation` , которое увеличивает переменные `true_positives` и `false_positives` соответствующим образом и значение которого совпадает с `precision`.

Исключения
`ValueError`	Если `predictions` и `labels` имеют несовпадающие формы, или если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с `predictions`, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если выполняется режим eager execution.

© 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/metrics/precision