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tf.keras.metrics.SpecificityAtSensitivity

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

感度は> =指定した値である計算最高の特異性。

Sensitivity正常(TP /(TP + FN))のような識別された実際の陽性の割合を測定します。 Specificity正常(TN /(TN + FP))のような識別された実際の陰性の割合を測定します。

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与えられた感度で特異性を計算するために使用されています。与えられた感度値の閾値を計算し、対応する特異性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。

特異性と感度の詳細については、を参照してください以下

sensitivity 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、与えられた感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.SpecificityAtSensitivity(0.5)
m.update_state([0, 0, 0, 1, 1], [0, 0.3, 0.8, 0.3, 0.8])
m.result().numpy()
0.66666667
m.reset_states()
m.update_state([0, 0, 0, 1, 1], [0, 0.3, 0.8, 0.3, 0.8],
               sample_weight=[1, 1, 2, 2, 2])
m.result().numpy()
0.5

使用方法compile() API:

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

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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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。