Función Tensorflow.js tf.metrics.recall()

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

La función tf.metrics.recall() se utiliza para calcular la recuperación de las predicciones con respecto a las etiquetas. ‘Recordar’ es una de las métricas en el aprendizaje automático. Puedes leer más sobre esto aquí .

Sintaxis:

tf.metrics.recall (yTrue, yPred)

Parámetros:

• yTrue (tensor): Contiene los valores de verdad ya sea 0 o 1.
• yPred (tensor): Contiene los valores predichos solo 0 o 1.

Valor devuelto: Devuelve un tensor (tf.tensor).

Ejemplo 1:

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();

Producción:

Tensor
   0.75

Ejemplo 2:

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();

Producción:

Tensor
   0.5

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