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== Définition ==
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API TensorFlow pour évaluer les modèles. Par exemple, ''tf.metrics.accuracy'' détermine la proportion d'exemples pour lesquels les prédictions du modèle coïncident avec les étiquettes. Lorsque vous écrivez un ''Estimator'' personnalisé, vous invoquez les fonctions de l'API Metrics pour spécifier la méthode d'évaluation de votre modèle.
API [[TensorFlow]] pour évaluer les [[modèle]]s.
 


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Par exemple, ''tf.metrics.accuracy'' détermine la proportion d'exemples pour lesquels les prédictions du modèle coïncident avec les [[étiquette]]s. Lorsque vous écrivez un ''Estimator'' personnalisé, vous invoquez les fonctions de l'API Metrics pour spécifier la méthode d'évaluation de votre modèle.


== Français ==
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''' API Metrics (tf.metrics)'''
'''API Metrics (tf.metrics)'''


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== Anglais ==
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'''Metrics API (tf.metrics)'''
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]


'''  Metrics API (tf.metrics) '''
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
[[Catégorie:Apprentissage profond]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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[https://datafranca.org/lexique/api-metrics-tf-metrics/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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Dernière version du 30 août 2024 à 13:58

Définition

API TensorFlow pour évaluer les modèles.

Par exemple, tf.metrics.accuracy détermine la proportion d'exemples pour lesquels les prédictions du modèle coïncident avec les étiquettes. Lorsque vous écrivez un Estimator personnalisé, vous invoquez les fonctions de l'API Metrics pour spécifier la méthode d'évaluation de votre modèle.

Français

API Metrics (tf.metrics)

Anglais

Metrics API (tf.metrics)

Sources

Source : Google machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche