Función Tensorflow.js tf.metrics.precision()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función .metrics.precision() se usa para calcular la precisión de la expectativa con referencia a los nombres.

Sintaxis:  

tf.metrics.precision(yTrue, yPred)

Parámetros:  

• yVerdadero: es el tensor de verdad fundamental establecido que se supone que contiene valores de 0 a 1 y puede ser del tipo tf.Tensor.
• yPred: Es el tensor de predicción indicado que se supone que contiene valores de 0 a 1 y puede ser del tipo tf.Tensor.

Valor devuelto: Devuelve el objeto tf.Tensor.

Ejemplo 1:  

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining truth and prediction tensors
const y = tf.tensor2d([[0, 1], [1, 1]]);
const z = tf.tensor2d([[1, 0], [0, 1]]);
  
// Calling metrics.precision() method
const pre = tf.metrics.precision(y, z);
  
// Printing output
pre.print();

Producción:

Tensor
    0.5

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling metrics.precision() method with
// its parameter directly and then 
// Printing output
const output = tf.metrics.precision(tf.tensor(
    [
      [0, 1, 0, 0],
      [0, 1, 1, 0],
      [0, 0, 0, 1],
      [1, 1, 0, 0],
      [0, 0, 1, 0]
    ]
), tf.tensor(
    [
      [0, 0, 1, 1],
      [0, 1, 1, 0],
      [0, 0, 0, 1],
      [0, 1, 0, 1],
      [1, 1, 0, 0]
    ]
)).print();

Producción:

Tensor
    0.4444444477558136

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#metrics.precision