Tensorflow.js tf.metrics.recall()函数

Tensorflow.js 是谷歌开发的一个开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。

tf.metrics.recall()函数用于计算关于标签的预测的召回率。 “召回”是机器学习的指标之一。你可以在这里读更多关于它的内容。

句法：

tf.metrics.recall (yTrue, yPred)

参数：

• yTrue（张量）：它包含真值 0 或 1。
• yPred（张量）：它只包含预测值 0 或 1。

返回值：它返回一个张量（tf.tensor）。

示例 1：

Javascript

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
  
// Creating 2-D tensor of true values
const yTrue = tf.tensor2d([
    [0, 0, 1, 1],
    [0, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 1]
]);
  
// Creating 2-D tensor of predicted values
const yPred = tf.tensor2d([
    [1, 0, 0, 1],
    [0, 1, 0, 0],
    [1, 0, 1, 1]
]);
  
// Getting the result from the recall function
const recallResult = tf.metrics.recall(yTrue, yPred);
recallResult.print();

输出：

Tensor
   0.75

示例 2：

Javascript

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
  
// Creating 2-D tensor of true values
const trueValues = tf.tensor2d([
    [0, 0, 0],
    [1, 0, 0],
    [0, 1, 0]
]);
  
// Creating 2-D tensor of predicted values
const predValues = tf.tensor2d([
    [0, 1, 0],
    [0, 0, 1],
    [0, 1, 1]
]);
  
// Getting the result from the recall function
const recallResult = tf.metrics.recall(trueValues, predValues);
recallResult.print();

输出：

Tensor
   0.5

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#metrics.recall