Значение метрик оценки в Tensorflow

8

Я в значительной степени новичок в Tensorflow и просто следую инструкциям. С моим кодом проблем нет, но у меня есть вопрос относительно вывода

accuracy: 0.95614034
accuracy_baseline: 0.6666666
auc: 0.97714674
auc_precision_recall: 0.97176754
average_loss: 0.23083039
global_step: 760
label/mean: 0.33333334
loss: 6.578666
prediction/mean: 0.3428335

Я хотел бы знать, что представляют собой «предсказание / значит» и «ярлык / значит»?

Имран Хан
источник
2
Может быть, вы могли бы предоставить строку кода, которая произвела этот вывод, вместе с информацией об архитектуре, настройке и данных?
Андреас Сторвик Страуман
Добро пожаловать в AI! Предложение Андея является хорошим (о: предоставление дополнительной информации.)
DukeZhou

Ответы:

5

Все это может быть конкретной проблемой (за исключением, может быть, точности). Большая часть этого задокументирована здесь :

  • точность: процент правильного количества классификаций
  • precision_baseline: Точность базовой линии на основе средней метки. Это лучшее, что может сделать модель, всегда предсказывая один класс. ( источник )
  • AUC или область под кривой (ROC) довольно сложна, но говорит вам кое-что об истинных / ложных положительных показателях. Вкратце: AUC равна вероятности того, что классификатор будет ранжировать случайно выбранный положительный экземпляр выше, чем случайно выбранный отрицательный.
  • auc_precision_recall: процент соответствующих экземпляров среди извлеченных экземпляров, которые были извлечены, по отношению к общему количеству соответствующих экземпляров.
  • average_loss: Вы обычно минимизируете некоторую функцию, и это, вероятно, среднее значение этой функции, учитывая текущие пакеты.
  • потеря: текущая стоимость потери (как указано выше). Либо сумма потерь, либо потеря последней партии.
  • global_step: количество итераций.
  • Метка / среднее и прогноз / среднее: Не совсем уверен, но я подозреваю, что если у вас есть два класса, тогда метка / среднее является средним значением меток значения, в то время как прогноз / среднее может быть значением соответствующих прогнозов. (два класса могут дать вам значение от 0 до 1)
Андреас Сторвик Страуман
источник