Significado de las métricas de evaluación en Tensorflow


8

Soy un principiante en Tensorflow y simplemente sigo un tutorial. No hay ningún problema con mi código, pero tengo una pregunta sobre el resultado

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

Me gustaría saber qué representan "predicción / significado" y "etiqueta / significado".


2
¿Quizás podría proporcionar la línea de código que produjo esta salida, junto con información sobre arquitectura, configuración y datos?
Andreas Storvik Strauman

¡Bienvenido a AI! La sugerencia de Andeas es buena (re: proporcionar más información.)
DukeZhou

Respuestas:


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Todo esto podría ser específico del problema (excepto tal vez la precisión). La mayor parte está documentada aquí :

  • precisión: porcentaje del número correcto de clasificaciones
  • precision_baseline: línea de base de precisión basada en la media de las etiquetas. Esto es lo mejor que puede hacer el modelo al predecir siempre una clase. ( fuente )
  • AUC o Área bajo la curva (ROC) es bastante complicado, pero le dice algo sobre la tasa de verdadero / falso positivo. En resumen: el AUC es igual a la probabilidad de que un clasificador clasifique una instancia positiva elegida aleatoriamente por encima de una instancia negativa elegida aleatoriamente.
  • auc_precision_recall: es el porcentaje de instancias relevantes, entre las instancias recuperadas, que se han recuperado sobre la cantidad total de instancias relevantes.
  • average_loss: Usualmente está minimizando alguna función, y este es probablemente el valor promedio de esa función dados los lotes actuales.
  • Pérdida: el valor actual de la pérdida (como arriba). Ya sea la suma de las pérdidas o la pérdida del último lote.
  • global_step: número de iteraciones.
  • etiqueta / media y predicción / media: no estoy realmente seguro, pero sospecho que si tiene dos clases, entonces la etiqueta / media es la media de las etiquetas de valor, mientras que predicción / media podría ser el valor de las predicciones correspondientes. (dos clases pueden darle un valor entre 0 y 1)
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