tensorflow计算模型的accuracy，precision，sensitivity，specificity_tensorflow accuracy计算_陈麒任的博客-程序员秘密

我们在写论文的时候，会经常看到几个模型判断指标，那这几个指标是如何计算的呢，下面将进行讲解：
幸好TensorFlow有tf.metrics这个内置函数，让我们计算起来方便很多。

计算accuracy：tf.metrics.accuracy。有个博文不错，里面例子不错：
https://blog.csdn.net/lyb3b3b/article/details/83047148
计算precision和accuracy差不多
计算sensitivity其实就是计算recall，使用tf.metrics.recall

这里有坑的是specificity，计算这个要基于sensitivity（反过来也可以），使用的是tf.metrics.specificity_at_sensitivity，这个函数相比上面的，多了个参数sensitivity，参考这里：
https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-h3v12zap.html
这个参数sensitivity不能用tf.placeholder实现占位，要用大于0小于1的数占位：

 y_tra_=tf.placeholder(tf.float32, [None,3])
 y_tra=tf.placeholder(tf.float32, [None,3])
 
 acc, acc_op=tf.metrics.accuracy(labels=y_tra_, predictions=y_tra)
 pre, pre_op=tf.metrics.precision(labels=y_tra_, predictions=y_tra)
 sen, sen_op=tf.metrics.recall(labels=y_tra_, predictions=y_tra)
 spe, spe_op=tf.metrics.specificity_at_sensitivity(labels=y_tra_, predictions=y_tra, sensitivity=0.5)

注意sensitivity

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43790560/article/details/96483272

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