Recall

class paddle.metric. Recall

召回率 Recall(也称为敏感度)是指得到的相关实例数占相关实例总数的比例。该类管理二分类任务的召回率。

相关链接:https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall

注解

这个 metric 只能用来评估二分类。

参数

  • name (str,可选) – metric 实例的名字,默认是'recall'。

代码示例 1

独立使用示例

COPY-FROM: paddle.metric.Recall:code-standalone-example

代码示例 2

在 Model API 中的示例

COPY-FROM: paddle.metric.Recall:code-model-api-example

方法

update(preds, labels, *args)

更新 Recall 的状态。

参数

  • preds (numpy.array | Tensor):预测输出结果通常是 sigmoid 函数的输出,是一个数据类型为 float64 或 float32 的向量。

  • labels (numpy.array | Tensor):真实标签的 shape 和:code: preds 相同,数据类型为 int32 或 int64。

返回

无。

reset()

清空状态和计算结果。

返回

无。

accumulate()

累积的统计指标,计算和返回 recall 值。

返回

recall 值,一个标量。

name()

返回 Metric 实例的名字,参考上述的 name,默认是'recall'。

返回

评估的名字,string 类型。