TensorFlow函數(shù)：tf.metrics.sensitivity_at_specificity

tf.metrics.sensitivity_at_specificity函數(shù)

tf.metrics.sensitivity_at_specificity(
    labels,
    predictions,
    specificity,
    weights=None,
    num_thresholds=200,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

定義在：tensorflow/python/ops/metrics_impl.py.

計算給定sensitivity的specificity.

該sensitivity_at_specificity功能創(chuàng)建四個局部變量,true_positives,true_negatives,false_positives和false_negatives,它們用于計算在給定的specificity值的sensitivity.計算給定specificity值的閾值并用于評估相應(yīng)的sensitivity.

為了估計數(shù)據(jù)流上的度量,該函數(shù)創(chuàng)建一個update_op操作來更新這些變量并返回sensitivity.update_op操作使用在predictions和labels中找到的每個案例的權(quán)重來遞增true_positives,true_negatives,false_positives和false_negatives計數(shù).

如果weights是None,則權(quán)重默認為1,使用權(quán)重0來屏蔽值.

有關(guān)specificity和sensitivity的其他信息,請參閱以下內(nèi)容：https：//en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity

參數(shù)：

• labels：正確標記(ground truth),維度必須與predictions匹配的Tensor,將被轉(zhuǎn)換為bool.
• predictions：任意形狀的浮點Tensor,其值在該范圍[0, 1]內(nèi).
• specificity：范圍[0, 1]內(nèi)的標量值.
• weights：可選的Tensor,其秩為0或與labels具有相同的秩,并且必須可廣播到labels(即,所有維度必須為1或者與相應(yīng)的labels維度相同).
• num_thresholds：用于匹配給定specificity的閾值數(shù).
• metrics_collections：sensitivity應(yīng)添加到的集合的可選列表.
• updates_collections：update_op應(yīng)添加到的集合的可選列表.
• name：可選的variable_scope名稱.

返回：

• sensitivity：表示給定specificity值的sensitivity的標量Tensor.
• update_op：是適當遞增true_positives,true_negatives,false_positives和false_negatives變量的操作,并且其值與sensitivity匹配.

可能引發(fā)的異常：

• ValueError：如果predictions與labels具有不匹配的形狀,如果weights不是None,其形狀不匹配predictions,或者,如果specificity不在0和1之間,或者如果任一metrics_collections或updates_collections不是一個列表或元組.
• RuntimeError：如果啟用了急切執(zhí)行.