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mindspore.nn.ConfusionMatrixMetric
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.. py:class:: mindspore.nn.ConfusionMatrixMetric(skip_channel=True, metric_name='sensitivity', calculation_method=False, decrease='mean')
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度量分类模型的性能矩阵是输出为二进制或多类的模型。
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从满量程Tensor计算混淆矩阵的相关性度量，并收集批次、类通道和迭代的平均值。
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此函数支持计算以下描述的所有度量：参数metric_name中的度量名称。
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如果要使用混淆矩阵计算，如"PPV"、"TPR"、"TNR"，请使用此类。
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如果您只想计算混淆矩阵，请使用'mindspore.nn.ConfusionMatrix'。
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**参数：**
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- **skip_channel** (bool) - 是否跳过预测输出的第一个通道的度量计算。默认值：True。
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- **metric_name** (str) - 建议采用如下指标。当然，也可以为这些指标设置通用别名。
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取值范围：["sensitivity", "specificity", "precision", "negative predictive value", "miss rate", "fall out", "false discovery rate", "false omission rate", "prevalence threshold", "threat score", "accuracy", "balanced accuracy", "f1 score", "matthews correlation coefficient", "fowlkes mallows index", "informedness", "markedness"]。
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默认值："sensitivity"。
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- **calculation_method** (bool) - 如果为True，则计算每个样品的度量值。如果为False，则累积所有样本的混淆矩阵。
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对于分类任务， `calculation_method` 应为False。默认值：False。
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- **decrease** (str) - 定义减少一批数据计算结果的模式。仅当 `calculation_method` 为True时，才生效。
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取值范围：["none", "mean", "sum", "mean_batch", "sum_batch", "mean_channel", "sum_channel"]。默认值："mean"。
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.. py:method:: clear()
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重置评估结果。
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.. py:method:: eval()
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计算混淆矩阵度量。
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**返回：**
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numpy.ndarray，计算的结果。
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.. py:method:: update(*inputs)
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使用预测值和目标值更新状态。
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**参数：**
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- **inputs** (tuple) - `y_pred` 和 `y` 。 `y_pred` 和 `y` 是 `Tensor` 、列表或数组。
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- **y_pred** (ndarray)：待计算的输入数据。格式必须为one-hot，且第一个维度是batch。
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`y_pred` 的shape是 :math:`(N, C, ...)` 或 :math:`(N, ...)` 。
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至于分类任务， `y_pred` 的shape应为[BN]，其中N大于1。对于分割任务，shape应为[BNHW]或[BNHWD]。
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- **y** (ndarray)：计算度量值的真实值。格式必须为one-hot，且第一个维度是batch。`y` 的shape是 :math:`(N, C, ...)` 。
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**返回：**
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numpy，numpy类型评估结果。
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**异常：**
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- **ValueError** - 输入参数的数量不等于2。
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