tf.compat.v1.metrics.specificity_at_sensitivity

Вычисляет специфичность при заданной чувствительности.

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

Для оценки метрики на потоке данных функция создает операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает specificity. 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 см. по ссылке: https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity

Аргументы
`labels`	Значения фактического результата, `Tensor`, размерность которого должна совпадать с `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Плавающая точка `Tensor` произвольной формы, значения которой находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`sensitivity`	Скалярное значение в диапазоне `[0, 1]`.
`weights`	Необязательный `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels`, и должен быть совместим с `labels` (т.е., все измерения должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим измерением `labels`).
`num_thresholds`	Количество порогов для соответствия заданной чувствительности.
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, к которым `specificity` должны быть добавлены.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, к которым `update_op` должны быть добавлены.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемое значение
`specificity`	Скалярная `Tensor`, представляющая специфичность при заданном значении `sensitivity`.
`update_op`	Операция, увеличивающая счетчики `true_positives`, `true_negatives`, `false_positives` и `false_negatives` соответствующим образом, и значение которой совпадает с `specificity`.

Исключения

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

RuntimeError Если включено выполнение eager.

Исключения
`ValueError`	Если у `predictions` и `labels` несовпадающие формы, если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с `predictions`, или если `sensitivity` не находится в диапазоне от 0 до 1, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если включено выполнение 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/specificity_at_sensitivity