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

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