tf.keras.metrics.TruePositives

Просмотреть исходный код на GitHub

Вычисляет количество истинных положительных значений.

Наследуется от: Metric, Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.metrics.TruePositives

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.keras.metrics.TruePositives

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

Если sample_weight задано, вычисляет сумму весов истинных положительных значений. Эта метрика создает одну локальную переменную, true_positives, которая используется для отслеживания количества истинных положительных значений.

Если sample_weight равно None, веса по умолчанию равны 1. Используйте значения весов 0, чтобы маскировать значения.

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

Использование в автономном режиме:

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

m.reset_states()
m.update_state([0, 1, 1, 1], [1, 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.TruePositives()])

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, используя переменные состояния.

`update_state`

Просмотреть исходный код

update_state(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Накапливает статистику метрики.

Аргументы
`y_true`	Значения фактических данных.
`y_pred`	Значения прогнозов.
`sample_weight`	Необязательное взвешивание каждого примера. По умолчанию 1. Может быть `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `y_true`, и должен быть совместим с `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/TruePositives