Tensorflowは 'positive_threshold_0.500000_mean'と何を意味していますか？

Question

Tensorflowのevaluate functionは、統計情報の束を出してくれる：

accuracy: 0.915224 
accuracy/baseline_target_mean: 0.220896 
accuracy/threshold_0.500000_mean: 0.915224 
auc: 0.937926 
global_step: 200 
labels/actual_target_mean: 0.220896 
labels/prediction_mean: 0.203677 
loss: 0.247065 
precision/positive_threshold_0.500000_mean: 0.991379 
recall/positive_threshold_0.500000_mean: 0.621622 

baseline_target_meanは（精度後）とpositive_threshold_0.500000_mean（リコールと精度の後に）何を意味するのですか？

Answer 1

これらの統計情報を取得しているので、バイナリ分類を行っていると仮定します。

baseline_target_meanは、データのクラスラベルの平均です。つまり、この例では、クラスラベル0と1があると仮定すると、テスト例の約22％がクラス1に属し、残りの例はクラス0に属します。クラスラベルは任意の数字にすることができます。その解釈はデータに依存しますが、私が使用しているデータがわからないため説明したものは単なる1つの可能性です。

positive_threshold_0.500000_meanがちょうど0.5以下のものが負であるのに対し、予測は0.5の閾値を超えるされている例は、正例と見なされることを意味する