tf.compat.v1.metrics.recall_at_top_k

Вычисляет recall@k для предсказаний в топ-k относительно разрозненных 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 виде индексов лучших k классов, тогда как recall_at_k ожидает логиты. См. recall_at_k для получения более подробной информации.

Аргументы
`labels`	`int64` `Tensor` или `SparseTensor` с формой [D1, ... DN, num_labels] или [D1, ... DN], где последняя форма подразумевает num_labels=1. N >= 1, а num_labels — количество целевых классов для соответствующего предсказания. Обычно N=1, и `labels` имеет форму [размер_пакета, num_labels]. [D1, ... DN] должно совпадать с `predictions`. Значения должны находиться в диапазоне [0, num_classes), где num_classes — последняя размерность `predictions`. Значения вне этого диапазона всегда учитываются при подсчете `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 лучших `k` предсказанных классов. [D1, ... DN] должно совпадать с `labels`.
`k`	Целое число, k для метрики @k. Используется только для имени операции по умолчанию.
`class_id`	Целочисленный идентификатор класса, для которого требуется бинарная метрика. Он должен быть в диапазоне [0, num_classes), где num_classes — последняя размерность `predictions`. Если class_id выходит за этот диапазон, метод возвращает NaN.
`weights`	`Tensor` с рангом 0 или n-1, где n — ранг `labels`. Если n-1, то он должен быть совместим для трансляции с `labels` (т.е., все размерности должны быть либо `1`, или 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`	Название новой операции обновления и пространство имён для других зависимых операций.

Возвращает
`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 является `None` и его форма не совпадает с `predictions`, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/metrics/recall_at_top_k