tf.metrics.precision_at_thresholds

Вычисляет значения точности для различных thresholds по predictions.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.metrics.precision_at_thresholds

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

Функция precision_at_thresholds создаёт четыре локальные переменные, true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives для различных значений порогов. precision[i] определяется как общая сумма весов значений в predictions выше thresholds[i], соответствующая запись в labels равна True, делённая на общую сумму весов значений в predictions выше thresholds[i] (true_positives[i] / (true_positives[i] + false_positives[i])).

Для оценки метрики по потоку данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает precision.

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

Аргументы
`labels`	Значения истинного результата, `Tensor`, чьи размеры должны совпадать с `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Переменная с плавающей точкой `Tensor` произвольной формы, значения которой находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`thresholds`	Список или кортеж с плавающими точками пороги в `[0, 1]`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, чья ранг равен 0 или совпадает с рангом `labels`, и должны быть совместимы с `labels` (то есть все размеры должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим размерностью `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, к которым `auc` должны быть добавлены.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, к которым `update_op` должны быть добавлены.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемое значение
`precision`	Число с плавающей точкой `Tensor` формы `[len(thresholds)]`.
`update_op`	Операция, которая увеличивает `true_positives`, `true_negatives`, `false_positives` и `false_negatives` переменные, которые используются в вычислении `precision`.

Исключения
`ValueError`	Если `predictions` и `labels` имеют несовместимые формы, или если `weights` не является `None` и его форма не соответствует `predictions`, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если включено выполнение с немедленным возвратом.

© 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_at_thresholds