tf.compat.v1.metrics.precision_at_thresholds

Вычисляет значения точности для различных thresholds по predictions.

tf.compat.v1.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 весовая сумма значений в predictions выше thresholds[i], у которых соответствующая запись в labels равна True, делённая на общую весовую сумму 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, чтобы замаскировать значения.

Args
`labels`	Значения истинного ответа, `Tensor` , чьи размеры должны совпадать с `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Числовое значение с плавающей точкой `Tensor` произвольной формы, значения которого находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`thresholds`	Список или кортеж питоновских значений порогов с плавающей точкой в `[0, 1]`.
`weights`	Необязательные веса `Tensor`, чья размерность либо 0, либо такая же, как у `labels`, и которые должны быть совместимы с `labels` (т. е., все измерения должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим измерением `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые `auc` должны быть добавлены.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые `update_op` должны быть добавлены.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Returns
`precision`	Числовое значение с плавающей точкой `Tensor` формы `[len(thresholds)]`.
`update_op`	Операция, которая увеличивает переменные `true_positives`, `true_negatives`, `false_positives` и `false_negatives`, используемые при вычислении `precision`.

Raises
`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 включено выполнение в режиме Eager.

© 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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/metrics/precision_at_thresholds