tf.compat.v1.metrics.root_mean_squared_error

Вычисляет среднеквадратичное отклонение между метками и прогнозами.

tf.compat.v1.metrics.root_mean_squared_error(
    labels,
    predictions,
    weights=None,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

Функция root_mean_squared_error создаёт две локальные переменные, total и count, которые используются для вычисления среднеквадратичного отклонения. Это среднее взвешено значением weights, и в конечном итоге возвращается как root_mean_squared_error: идемпотентная операция, которая извлекает квадратный корень из частного total и count.

Для оценки метрики по потоку данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает root_mean_squared_error. Внутренне операция squared_error вычисляет поэлементную сумму квадратов разностей между predictions и labels. Затем update_op увеличивает total на сумму произведения weights и squared_error, и увеличивает count на сумму weights.

Если weights равно None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса 0, чтобы замаскировать значения.

Аргументы
`labels`	A `Tensor` с той же формой, что и `predictions`.
`predictions`	A `Tensor` произвольной формы.
`weights`	Необязательные `Tensor`, чья размерность равна 0 или той же размерности, что и `labels`, и должна быть совместима с `labels` (то есть, все измерения должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим измерением `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, к которому `root_mean_squared_error` должны быть добавлены.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, к которому `update_op` должны быть добавлены.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемые значения
`root_mean_squared_error`	A `Tensor`, представляющий текущее среднее значение, значение `total`, делённое на `count`.
`update_op`	Операция, которая увеличивает переменные `total` и `count` соответствующим образом и значение которой соответствует `root_mean_squared_error`.

Исключения
`ValueError`	Если `predictions` и `labels` имеют несовпадающие формы, или если `weights` не `None` и его форма не совпадает с `predictions`, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если включено выполнение eager.

© 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/root_mean_squared_error