tf.compat.v1.metrics.recall_at_top_k

Вычисляет отзыв@k для предсказаний в верхней части k относительно разреженных меток.

tf.compat.v1.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 предсказания должны быть в форме индексов верхних k классов, тогда как recall_at_k ожидает значения logits. См. recall_at_k для получения дополнительной информации.

Аргументы
`labels`	`int64` `Tensor` или `SparseTensor` с формой [D1, ... DN, num_labels] или [D1, ... DN], где последнее подразумевает num_labels=1. N >= 1, и num_labels — количество целевых классов для соответствующего предсказания. Обычно N=1 и `labels` имеет форму [размер_пакета, num_labels]. [D1, ... DN] должно соответствовать `predictions`. Значения должны быть в диапазоне [0, num_classes), где num_classes — последняя размерность `predictions`. Значения за пределами этого диапазона всегда учитываются при `false_negative_at_<k>`.
`predictions_idx`	Целочисленный `Tensor` с формой [D1, ... DN, k], где N >= 1. Обычно N=1 и predictions имеет форму [размер_пакета, k]. Последняя размерность содержит индексы верхних `k` предсказанных классов. [D1, ... DN] должно соответствовать `labels`.
`k`	Целое число, k для метрики @k. Используется только для имени операции по умолчанию.
`class_id`	Целочисленный идентификатор класса, для которого мы хотим бинарные метрики. Он должен находиться в диапазоне [0, num_classes), где num_classes — последняя размерность `predictions`. Если class_id находится за пределами этого диапазона, метод возвращает NaN.
`weights`	`Tensor` , ранг которого равен либо 0, либо n-1, где n — ранг `labels`. Если это последнее, он 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 следует добавить значения.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавить обновления.
`name`	Имя новой операции обновления и пространство имён для других зависимых операций.

Возвращаемые значения
`recall`	Скалярная `float64` `Tensor` со значением `true_positives` , делённым на сумму `true_positives` и `false_negatives`.
`update_op`	`Operation` , который увеличивает `true_positives` и `false_negatives` переменные соответствующим образом и значение которого совпадает с `recall`.

Исключения
`ValueError`	Если `weights` не `None` и его форма не соответствует `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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/metrics/recall_at_top_k