在使用 tensorflow 进行多类分类时，有没有办法获得每类精度或召回率。
例如，如果我有每个批处理的 y_true 和 y_pred，如果我有 2 个以上的类，是否有一种功能性方法可以获得每个类的精度或召回率。
最佳答案
这是一个适用于我的 n=6 类问题的解决方案。如果你有更多的类，这个解决方案可能会很慢，你应该使用某种映射而不是循环。
假设您在张量 labels 行中有一个热编码类标签，在张量 labels 中有对数(或后验)。然后，如果 n 是类的数量，试试这个:
y_true = tf.argmax(labels, 1)
y_pred = tf.argmax(logits, 1)
recall = [0] * n
update_op_rec = [[]] * n
for k in range(n):
recall[k], update_op_rec[k] = tf.metrics.recall(
labels=tf.equal(y_true, k),
predictions=tf.equal(y_pred, k)
)
请注意，在 tf.metrics.recall 中，变量 labels 和 predictions 被设置为 bool 向量，就像在 2 变量情况下一样，允许使用该功能。
关于python - Tensorflow 中多类分类的类智能精度和召回率？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45603956/
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
假设我有一个FireNinja我的数据库中的对象，使用单表继承存储。后来才知道他真的是WaterNinja.将他更改为不同的子类的最干净的方法是什么？更好的是，我很想创建一个新的WaterNinja对象并替换旧的FireNinja在数据库中，保留ID。编辑我知道如何创建新的WaterNinja来self现有FireNinja的对象，我也知道我可以删除旧的并保存新的。我想做的是改变现有项目的类别。我是通过创建一个新对象并执行一些ActiveRecord魔法来替换行，还是通过对对象本身做一些疯狂的事情，或者甚至通过删除它并使用相同的ID重新插入来做到这一点，这是问题的一部分。
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi？还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
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