tf.keras.metrics.FalsePositives

Просмотреть исходный код на GitHub

Вычисляет количество ложных срабатываний.

Наследуется от: Metric, Layer, Module

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.metrics.FalsePositives

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.metrics.FalsePositives

tf.keras.metrics.FalsePositives(
    thresholds=None, name=None, dtype=None
)

Если sample_weight задан, вычисляет сумму весов ложных срабатываний. Этот метрика создает одну локальную переменную, accumulator, которая используется для отслеживания количества ложных срабатываний.

Если sample_weight равен None, значения весов по умолчанию равны 1. Используйте значение sample_weight 0 для маскирования значений.

Аргументы
`thresholds`	(Необязательно) По умолчанию 0,5. Значение с плавающей запятой или список/кортеж питоновских значений пороговых значений с плавающей запятой в диапазоне [0, 1]. Порог сравнивается со значениями предсказаний для определения истинного значения предсказаний (т.е., выше порога — это `true`, ниже — `false`). Для каждого значения порога генерируется одно значение метрики.
`name`	(Необязательно) Имя строки экземпляра метрики.
`dtype`	(Необязательно) Тип данных результата метрики.

Использование автономного приложения:

m = tf.keras.metrics.FalsePositives()
m.update_state([0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1])
m.result().numpy()
2.0

m.reset_states()
m.update_state([0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1], sample_weight=[0, 0, 1, 0])
m.result().numpy()
1.0

Использование с API compile():

model.compile(optimizer='sgd',
              loss='mse',
              metrics=[tf.keras.metrics.FalsePositives()])

Методы

`reset_states`

Просмотреть исходный код

reset_states()

Сбрасывает все переменные состояния метрики.

Эта функция вызывается между эпохами/шагами, когда метрика оценивается во время обучения.

`result`

Просмотреть исходный код

result()

Вычисляет и возвращает тензор значения метрики.

Вычисление результата — это идемпотентная операция, которая просто вычисляет значение метрики с помощью переменных состояния.

`update_state`

Просмотреть исходный код

update_state(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Накапливает статистику метрики.

Аргументы
`y_true`	Значения фактического результата.
`y_pred`	Предсказанные значения.
`sample_weight`	Необязательное взвешивание каждого примера. По умолчанию 1. Может быть `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `y_true`, и он должен быть транслируемым к `y_true`.

Возвращаемое значение
Операция обновления.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/metrics/FalsePositives