tf.compat.v1.metrics.чувствительность_при_заданной_специфичности

Вычисляет специфичность при заданной чувствительности.

tf.compat.v1.metrics.sensitivity_at_specificity(
    labels, predictions, specificity, weights=None, num_thresholds=200,
    metrics_collections=None, updates_collections=None, name=None
)

Функция sensitivity_at_specificity создает четыре локальных переменных, true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives, которые используются для вычисления чувствительности при заданном значении специфичности. Порог для заданного значения специфичности вычисляется и используется для оценки соответствующей чувствительности.

Для оценки метрики по потоку данных функция создает операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает sensitivity. update_op увеличивает счетчики true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives с весом каждого случая, найденного в predictions и labels.

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

Дополнительную информацию о специфичности и чувствительности можно найти по следующей ссылке: https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity

Аргументы
`labels`	Значения факта, `Tensor` , размерности которых должны соответствовать `predictions`. Будут преобразованы в `bool`.
`predictions`	Плавающее число `Tensor` произвольной формы, значения которого находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`specificity`	Скалярное значение в диапазоне `[0, 1]`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, ранг которых равен 0 или совпадает с рангом `labels`, и должен быть совместим с `labels` (то есть все размерности должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующей размерностью `labels`).
`num_thresholds`	Количество порогов для соответствия заданной специфичности.
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, к которым `sensitivity` должны быть добавлены.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, к которым `update_op` должны быть добавлены.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемые значения
`sensitivity`	Скалярное `Tensor`, представляющее чувствительность при заданном значении `specificity`.
`update_op`	Операция, которая увеличивает счетчики `true_positives`, `true_negatives`, `false_positives` и `false_negatives` соответствующим образом и значение которой совпадает с `sensitivity`.

Исключения

ValueError Если predictions и labels имеют несовпадающие формы, если weights не является None и его форма не соответствует predictions, или если specificity не находится в диапазоне от 0 до 1, или если metrics_collections или updates_collections не являются списком или кортежем.

RuntimeError Если включено выполнение в режиме eager.

Исключения
`ValueError`	Если `predictions` и `labels` имеют несовпадающие формы, если `weights` не является `None` и его форма не соответствует `predictions`, или если `specificity` не находится в диапазоне от 0 до 1, 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/sensitivity_at_specificity