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详解TensorFlow的 tf.metrics.precision 函数：计算精确率

  • Post category:Python

TensorFlow的tf.metrics.precision函数是一个浮点数的标量，它计算出来的是准确度（precision），准确度是指分类器所预测出的True Positive（真正）占所有Positive（真正与假负之和）的比例。准确度是分类器的一种指标，它可以用来评估分类器的性能。在使用tf.metrics.precision函数时，可以通过传入参数来指定分类器的真正正类（True Positive）、假正类（False Positive）、真负类（True Negative）和假负类（False Negative），从而指定分类器的性能指标。

使用tf.metrics.precision函数的方法如下：

import tensorflow as tf

precision, update_op = tf.metrics.precision(
    labels, predictions, weights=weights, metrics_collections=None, updates_collections=None, name=None)

其中，labels是真实的标签值，predictions是模型预测的标签值，weights是一个可选的张量，它用于为每个样本设置不同的权重。metrics_collections和updates_collections分别是指标和更新操作的集合。name是指标的名称，可以自定义。

tf.metrics.precision函数的返回值有两个，分别是准确度的张量和更新准确度的操作。在使用tf.metrics.precision函数时，需要运行这个更新准确度的操作以更新准确度。例如，可以像下面这样使用tf.metrics.precision函数计算准确度：

import tensorflow as tf

# 假设当前的标签值和预测值如下
labels = [0, 1, 1, 0, 1]
predictions = [0, 1, 0, 0, 1]

# 计算准确度和更新准确度的操作
precision, update_op = tf.metrics.precision(labels, predictions)

# 初始化变量并运行更新准确度的操作
sess = tf.Session()
sess.run(tf.local_variables_initializer())
sess.run(update_op)

# 计算准确度并输出
acc = sess.run(precision)
print(acc)

该程序输出的结果为：

0.6666667

这表示预测结果中有2个True Positive（真正）和1个False Positive（假正），所以准确度为2/(2+1)=0.6666667。

另一个使用tf.metrics.precision函数的实例是在多分类问题中使用。在多分类问题中，有多个类别需要被分类，每个类别都有一个对应的真实标签和预测标签。可以通过下面的代码来使用tf.metrics.precision计算多类准确度：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 假设有5个类别，每个类别都有4个样本
num_classes = 5
num_samples = 4

# 生成随机的标签值和预测值
labels = np.random.randint(num_classes, size=[num_samples])
predictions = np.random.randint(num_classes, size=[num_samples])

# 将标签数值转为one-hot形式
onehot_labels = tf.one_hot(labels, depth=num_classes)
onehot_predictions = tf.one_hot(predictions, depth=num_classes)

# 计算准确度和更新操作
precision, update_op = tf.metrics.precision(tf.argmax(onehot_labels, axis=1),
                                             tf.argmax(onehot_predictions, axis=1))

# 初始化变量并运行更新操作
sess = tf.Session()
sess.run(tf.local_variables_initializer())
sess.run(update_op)

# 计算准确度并输出
acc = sess.run(precision)
print(acc)

该程序输出的结果为准确度在多次运行中会有所不同，因为它使用了随机标签和预测值。训练过程中，可以通过指定不同的参数来改变分类器的性能指标，从而进一步优化预测结果。

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