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== Définition ==
== 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.
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.
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Version du 3 mai 2020 à 14:04

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)


Source: Google machine learning glossary