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tf.keras.metrics.Recall

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

ラベルに関する予測のリコールを計算します。

:から継承Metric

ノートPCで使用されます

チュートリアルで使用されます

このメトリックは、2つのローカル変数、作成true_positivesfalse_negativesリコールを計算するために使用されています、。この値は、最終的として返されるrecall 、単に分割冪等操作true_positivesの和でtrue_positivesfalse_negatives

場合sample_weightありませんNone 、重みは1使用をデフォルトとsample_weight値をマスクする0の。

場合top_kセットされ、リコールは、バッチエントリのラベルの中でクラストップ-k個の予測である頻度平均として計算されます。

場合class_id指定されている、我々はそのためのバッチでのエントリだけ考慮してリコール計算class_idラベルであるが、それらの割合を計算しているためclass_idおよび/またはトップk個の予測では閾値を超えています。

thresholds (オプション)A float値または[0、1]におけるフロート閾値のPythonリスト/タプル。閾値は(すなわち、閾値を上回る予測の真理値を決定する予測値と比較されるtrue以下、あるfalse )。 1つのメトリック値は、各閾値に対して生成されます。どちらのしきい値もtop_kが設定されている場合は、デフォルトでは、との計算のリコールにあるthresholds=0.5
top_k デフォルトでは(オプション)の設定を解除。リコールを計算する際に考慮すべき上位k個の予測を指定するint値。
class_id 我々はバイナリ指標をたい(オプション)IntegerクラスのID。これは半開区間でなければなりません[0, num_classes) num_classes予測の最後の次元です。
name メトリックインスタンスの(オプション)文字列名。
dtype メトリック結果の(任意)データ型。

スタンドアロンの使用:

m = tf.keras.metrics.Recall()
m.update_state([0, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 1])
m.result().numpy()
0.6666667
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

使用方法compile() API:

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

メソッド

reset_states

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メトリックの状態変数のすべてをリセットします。

メトリックは、トレーニング中に評価されている場合、この関数は、エポック/ステップの間と呼ばれています。

result

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計算して返しメトリック値テンソル。

結果の計算は単純に状態変数を使用してメトリック値を算出する冪等操作です。

update_state

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真陽性と偽陰性の統計情報を蓄積します。

引数
y_true 同じ寸法のグランドトゥルース値、 y_pred 。キャストされますbool
y_pred 予測値。各要素の範囲内でなければならない[0, 1]
sample_weight 各例の任意の重み。 1.デフォルトは指定できTensorそのランク0であるか、同じランクy_true 、とにbroadcastableでなければならないy_true

戻り値
更新オペアンプ。