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mindspore.nn.Fbeta
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.. py:class:: mindspore.nn.Fbeta(beta)
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计算fbeta评分。
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Fbeta评分是精度(Precision)和召回率(Recall)的加权平均值。
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.. math::
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F_\beta=\frac{(1+\beta^2) \cdot true\_positive}
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{(1+\beta^2) \cdot true\_positive +\beta^2 \cdot false\_negative + false\_positive}
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**参数：**
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- **beta** (Union[float, int]) - F-measure中的beta系数 。
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**样例：**
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>>> import numpy as np
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>>> from mindspore import nn, Tensor
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...
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>>> x = Tensor(np.array([[0.2, 0.5], [0.3, 0.1], [0.9, 0.6]]))
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>>> y = Tensor(np.array([1, 0, 1]))
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>>> metric = nn.Fbeta(1)
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>>> metric.clear()
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>>> metric.update(x, y)
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>>> fbeta = metric.eval()
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>>> print(fbeta)
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[0.66666667 0.66666667]
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.. py:method:: clear()
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内部评估结果清零。
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.. py:method::eval(average=False)
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计算fbeta结果。
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**参数：**
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- **average** (bool) - 是否计算fbeta平均值。默认值：False。
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**返回：**
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numpy.ndarray或numpy.float64，计算结果。
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.. py:method:: update(*inputs)
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使用预测值 `y_pred` 和真实标签 `y` 更新内部评估结果。
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**参数：**
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- **inputs** - `y_pred` 和 `y` 。`y_pred` 和 `y` 支持Tensor、list或numpy.ndarray类型。
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通常情况下， `y_pred` 是0到1之间的浮点数列表，shape为 :math:`(N, C)` ，其中 :math:`N` 是样本数， :math:`C` 是类别数。
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`y` 是整数值，如果使用one-hot编码，则shape为 :math:`(N,C)` ；如果使用类别索引，shape是 :math:`(N,)` 。
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