Función Tensorflow.js tf.metrics.meanAbsolutePercentageError()

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.meanAbsolutePercentageError() es una función de pérdida o métrica, es decir, un error de porcentaje absoluto medio que utiliza entradas de tensor de predicción y verdad para devolver el objeto tf.Tensor.

Sintaxis:  

tf.metrics.meanAbsolutePercentageError(yTrue, yPred)

Parámetros:  

• yVerdadero: Es el tensor de verdad enunciado y puede ser del tipo tf.Tensor.
• yPred: Es el tensor de predicción indicado 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, 2], [20, 30]]);
const z = tf.tensor2d([[0, 2], [21, 34]]);
  
// Calling metrics.meanAbsolutePercentageError() 
// method
const mape = tf.metrics.meanAbsolutePercentageError(y, z);
  
// Printing output
mape.print();

Producción:

Tensor
    [0, 9.166666]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling metrics.meanAbsolutePercentageError() 
// method with its parameter directly and then
// Printing output
const output = tf.metrics.meanAbsolutePercentageError(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
    [500025, 0, 0, 250025, 500025]

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