tf.metrics.recall_at_top_k

Вычисляет recall@k для прогнозов в верхней части k относительно разреженных меток.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.metrics.recall_at_top_k

tf.metrics.recall_at_top_k(
    labels, predictions_idx, k=None, class_id=None, weights=None,
    metrics_collections=None, updates_collections=None, name=None
)

Отличается от recall_at_k тем, что прогнозы должны быть представлены в виде индексов лучших k классов, тогда как recall_at_k ожидает значения logits. Дополнительные сведения см. в recall_at_k.

Аргументы
`labels`	`int64` `Tensor` или `SparseTensor` с формой [D1, ... DN, num_labels] или [D1, ... DN], где последнее означает num_labels=1. N >= 1, и num_labels — количество целевых классов для соответствующего прогноза. Обычно N=1, и `labels` имеет форму [размер_пакета, num_labels]. [D1, ... DN] должно совпадать с `predictions`. Значения должны находиться в диапазоне [0, num_classes), где num_classes — последнее измерение `predictions`. Значения за пределами этого диапазона всегда учитываются в `false_negative_at_<k>`.
`predictions_idx`	Целое `Tensor` с формой [D1, ... DN, k], где N >= 1. Обычно N=1, и прогнозы имеют форму [размер_пакета, k]. Последнее измерение содержит индексы лучших `k` прогнозируемых классов. [D1, ... DN] должно совпадать с `labels`.
`k`	Целое число, k для метрики @k. Используется только для имени оператора по умолчанию.
`class_id`	Целочисленный идентификатор класса, для которого требуется двоичная метрика. Он должен находиться в диапазоне [0, num_classes), где num_classes — последнее измерение `predictions`. Если class_id находится вне этого диапазона, метод возвращает NAN.
`weights`	`Tensor`, ранг которого равен либо 0, либо n-1, где n — ранг `labels`. В последнем случае он должен быть совместим с `labels` (т. е., все измерения должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим измерением `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавлять значения.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавлять обновления.
`name`	Название новой операции обновления и пространство имён для других зависимых операций.

Возвращаемое значение
`recall`	Скалярная `float64` `Tensor` со значением `true_positives`, делённым на сумму `true_positives` и `false_negatives`.
`update_op`	`Operation`, который надлежащим образом увеличивает переменные `true_positives` и `false_negatives`, и чьё значение соответствует `recall`.

Исключения
`ValueError`	Если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с `predictions`, 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/metrics/recall_at_top_k