質問編集履歴
3
試したことを記載しました
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -184,7 +184,7 @@
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184
184
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185
185
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### 試したこと
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186
186
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187
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-
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187
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+
関数を直せば計算できるらしいが、条件がわからず困っている。
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188
188
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189
189
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```
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190
190
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def calc_sensitivity(data_loader):
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2
試したことを記載しました
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -184,8 +184,30 @@
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184
184
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185
185
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### 試したこと
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186
186
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187
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-
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187
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+
下のほうにある関数で計算しようと思ったが、t = 0 の時の y_label = 1 の数の計算方法がわからない。
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188
188
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189
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+
```
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190
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+
def calc_sensitivity(data_loader):
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191
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+
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192
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+
with torch.no_grad():
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193
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+
total = 0
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194
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+
correct =0.0
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195
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+
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196
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+
for batch in data_loader:
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197
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+
x, t = batch
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198
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+
x = x.to(device)
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199
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+
t = t.to(device)
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200
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+
y = net(x)
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201
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+
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202
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+
y_label = torch.argmax(y, dim=1)
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203
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+
Positive += (t ==1).sum
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204
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+
True_positive += **＃ここがどのような条件式でできるのかわからない**
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205
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+
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206
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+
#感度を算出
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207
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+
sensitivity = True_positive / Positive
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208
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+
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209
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+
return sensitivity```
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210
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+
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189
211
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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190
212
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191
213
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ここにより詳細な情報を記載してください。
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1
表示がおかしかったので直しました
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -18,8 +18,8 @@
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18
18
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19
19
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```python
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20
20
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ソースコード
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-
```
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22
21
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22
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+
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23
23
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import torch
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24
24
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import torch.nn as nn
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25
25
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import torch.nn.functional as F
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@@ -178,13 +178,8 @@
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178
178
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179
179
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calc_sensitivity(test_loader)
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180
180
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181
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-
#csv から任意の値を予測する
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-
test_df = pd.read_csv('drive/My Drive/data/test.csv')
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183
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-
z = torch.FloatTensor(test_df.drop('hcg', axis=1).values)
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184
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-
z = z.to(device)
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185
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-
y = net(z)
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186
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-
torch.argmax(y)
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187
181
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182
|
+
```
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188
183
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189
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190
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### 試したこと
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