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tf.keras.metrics.TruePositives

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

真陽性の数を計算します。

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

場合sample_weight与えられ、真陽性の重みの合計を計算します。このメトリックは、一つのローカル変数、作成true_positives真陽性の数を追跡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。

thresholds 0.5(オプション)デフォルト。浮動小数点値または[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。
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.TruePositives()
m.update_state([0, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 1])
m.result().numpy()
2.0
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.TruePositives()])
 

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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メトリック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。