tf.compat.v1.metrics.specificity_at_sensitivity

Вычисляет специфичность при заданной чувствительности.

tf.compat.v1.metrics.specificity_at_sensitivity(
    labels,
    predictions,
    sensitivity,
    weights=None,
    num_thresholds=200,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

Функция specificity_at_sensitivity создаёт 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 по потоку данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает specificity. update_op увеличивает счётчики 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, чтобы замаскировать значения.

Дополнительную информацию о специфичности и чувствительности можно найти по адресу: https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity

Аргументы
`labels`	Значения фактического результата, `Tensor`, размерность которого должна соответствовать `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Переменная с плавающей точкой `Tensor` произвольной формы, значения которой находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`sensitivity`	Скалярное значение в диапазоне `[0, 1]`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, ранг которых равен либо 0, либо совпадает с рангом `labels`, и должен быть совместим по трансляции с `labels` (то есть все размеры должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим размером `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.

Возвращаемые значения
`specificity`	Скалярное `Tensor`, представляющее специфичность при заданном значении `sensitivity`.
`update_op`	Операция, которая увеличивает счётчики `true_positives`, `true_negatives`, `false_positives` и `false_negatives` соответственно и значение которой совпадает с `specificity`.

Исключения

ValueError Если predictions и labels имеют несовместимые формы, если weights не равно 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 в режиме eager.

Исключения
`ValueError`	Если `predictions` и `labels` имеют несовместимые формы, если `weights` не равно `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 в режиме 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/specificity_at_sensitivity