问使用tf.metrics.auc进行培训和验证EN如果使用Web API或MVC页面，那么可能习惯了自带的规则验证，我们的...
是 GitHub 用在 Respository、Issues、Comments 和 Pull requests 里的一种 Markdown 引擎，它与标准 Ma...
在tf.metrics.auc的实现中，函数返回了auc_value和update_op两个值。auc_value为最终计算得到的auc值，但需先执行sess.run(update_op)后才能获取。这一设计的逻辑在于，update_op是一个操作符，auc_value是标量结果，它们的计算依赖于一个名为compute_auc的函数，该函数基于混淆矩阵的四个值计算auc。...
m = tf.keras.metrics.AUC(num_thresholds=3) m.update_state([0,0,1,1], [0,0.5,0.3,0.9])# threshold values are [0 - 1e-7, 0.5, 1 + 1e-7]# tp = [2, 1, 0], fp = [2, 0, 0], fn = [0, 1, 2], tn = [0, 2, 2]# tp_rate = recall = [1, 0.5, 0], fp_...
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没有直接的 API 用于添加 AUC 等指标,但您可以使用 tf.keras.metrics 创建自定义指标函数,然后使用tf.estimator.add_metrics在 Estimator 中使用这些指标。 演示AUC实现的示例代码如下所示: def my_auc(labels, predictions): auc_metric = tf.keras.metrics.AUC(name="my_auc") ...
貌似只能在eval的时候打印 AI检测代码解析 auc,auc_op=tf.metrics.auc(labels=labels,predictions=tf.sigmoid(logits)) ifmode==tf.estimator.ModeKeys.EVAL: eval_metrics={"auc":(auc,auc_op)} output_spec=tf.estimator.EstimatorSpec( mode=mode, ...
import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.datasets import load_breast_cancer # 二分类解决乳腺癌 cancer = load_breast_cancer() x = cancer.data y = cancer.target train_x, valid_x, train_y, valid_y =...
tf.metrics的作用是什么? tf.metrics如何计算准确率? 在TensorFlow中,tf.metrics有哪些常用的函数? 一、函数列表 accuracy(...): 计算预测与标签匹配的频率。 auc(...): 通过黎曼和计算近似AUC。 average_precision_at_k(...): 计算相对于稀疏标签的预测的平均精度@k。 false_negatives(...): 计算错误否定...
在评估阶段:评估标准通过使用的tf.metrics.auc修改为每个类别的auc。具体的可以在metric_fn()中看到. 预测 运行命令: python run_classifier_predict_online.py 注意: 在运行前需要在文件中指定模型路径,修改BERT_BASE_DIR参数,该参数的值为你训练好的模型所在路径(还需要将预训练语言模型中的bert_config.json和voc...