chainer.functions.classification_summary(y, t, label_num=None, beta=1.0, ignore_label=-1)[source]¶

適合率（Precision）、 再現率（Recall）、F beta 値、サポートを計算する。

この関数は、各クラスで下記の数量を計算します。

• 適合率（Precision）: tptp+fptptp+fp
• 再現率（Recall）: tptp+tntptp+tn
• F beta値（F beta Score）: 適合率と再現率の重み付き調和平均。
• サポート（Support）: 各正解率(Ground Truth)ラベルのインスタンスの数。

ここにそれぞれ真陽性（TP;True Positive）の数を tp、偽陽性（FP;Fales Positive）を fp、真陰性（TN;True Negative)tn と表します。

label_num はクラスの数を示します。つまり、t におけるそれぞれの値は [0, label_num)の範囲にある整数でなければなりません。 label_num が Noneの場合、この関数は label_num を t における最大値+1とみなします。

ignore_label は、どのインスタンスを無視するか決定します。具体的には、与えられたラベルを持つインスタンスは上記のリストの量 を計算する際には考慮されません。デフォルトでは、-1がセットされるため、全てのインスタンスが考慮され、ラベルは非負の整数であるとされます。 ignore_label をlabel_num より少ない非負の整数に設定することは規則違反であり、定義されていない挙動を引き起こします。現在の実装では、 RuntimeWarning を発生させ、出力配列中の ignore_label番目のエントリは正しい数量に含まれません。