このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。
Switch to English

tf.keras.metrics.RecallAtPrecision

GitHubの上のソースを表示

計算精度が> =指定した値である最高のリコール。

与えられたスコアラベル配布のために必要な精度は、この場合0.0でリコールとして返され、実現可能ではないかもしれません。

このメトリックは、4つのローカル変数を作成しtrue_positivestrue_negativesfalse_positivesfalse_negatives与えられた精度で再現率を計算するために使用されています。指定された精度値に対する閾値を計算し、対応するリコールを評価するために使用されます。

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。

precision 範囲のスカラー値[0, 1]
num_thresholds 200に(オプション)デフォルト値は、閾値の数は、与えられた精度を一致させるために使用します。
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.RecallAtPrecision(0.8)
m.update_state([0, 0, 1, 1], [0, 0.5, 0.3, 0.9])
m.result().numpy()
0.5
m.reset_states()
m.update_state([0, 0, 1, 1], [0, 0.5, 0.3, 0.9],
               sample_weight=[1, 0, 0, 1])
m.result().numpy()
1.0

使用方法compile() API:

 model.compile(
    optimizer='sgd',
    loss='mse',
    metrics=[tf.keras.metrics.RecallAtPrecision(precision=0.8)])
 

メソッド

reset_states

ソースを表示

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

ソースを表示

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

ソースを表示

混同行列の統計情報を蓄積します。

引数
y_true 地上真理値。
y_pred 予測値。
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。