标签:like pred predictions 正确率 actuals zeros tf 召回 Tensorflow
二分类模型的评价指标
https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10511694.html
参考tf的方法
predictions = tf.argmax(predict, 1) actuals = tf.argmax(real, 1)
ones_like_actuals = tf.ones_like(actuals) zeros_like_actuals = tf.zeros_like(actuals) ones_like_predictions = tf.ones_like(predictions) zeros_like_predictions = tf.zeros_like(predictions)
Lable: 1 1 0 0 predi: 1 0 0 1 Tp Fp Tn Fn tp: = and 1 tn = ont(or) 1 lab-pred: 0 1 0 -1 lab-pred>=0.6: 0 1 0 0 fp = and(lable, lab-pred): 0 1 0 1 lab-pred<=-1.0: 0 0 0 1 not-lable: 0 0 1 1 fn = and(not-lable, lab-pred<-1.0)
可能用到的方法:
tf.less_equal tf.less tf.greater_equal tf.greater
count_nonzero
参考:
https://blog.csdn.net/sinat_35821976/article/details/81334181
https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/math/count_nonzero
标签:like,pred,predictions,正确率,actuals,zeros,tf,召回,Tensorflow 来源: https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10523554.html
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