質問編集履歴
3
試したことを記載しました
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -184,7 +184,7 @@
|
|
|
184
184
|
|
|
185
185
|
### 試したこと
|
|
186
186
|
|
|
187
|
-
|
|
187
|
+
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。
|
|
188
188
|
|
|
189
189
|
```
|
|
190
190
|
def calc_sensitivity(data_loader):
|
2
試したことを記載しました
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -184,7 +184,29 @@
|
|
|
184
184
|
|
|
185
185
|
### 試したこと
|
|
186
186
|
|
|
187
|
+
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。
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
```
|
|
190
|
+
def calc_sensitivity(data_loader):
|
|
191
|
+
|
|
192
|
+
with torch.no_grad():
|
|
193
|
+
total = 0
|
|
194
|
+
correct =0.0
|
|
195
|
+
|
|
187
|
-
|
|
196
|
+
for batch in data_loader:
|
|
197
|
+
x, t = batch
|
|
198
|
+
x = x.to(device)
|
|
199
|
+
t = t.to(device)
|
|
200
|
+
y = net(x)
|
|
201
|
+
|
|
202
|
+
y_label = torch.argmax(y, dim=1)
|
|
203
|
+
Positive += (t ==1).sum
|
|
204
|
+
True_positive += **＃ここがどのような条件式でできるのかわからない**
|
|
205
|
+
|
|
206
|
+
#感度を算出
|
|
207
|
+
sensitivity = True_positive / Positive
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
return sensitivity```
|
|
188
210
|
|
|
189
211
|
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
|
|
190
212
|
|
1
表示がおかしかったので直しました
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -18,7 +18,7 @@
|
|
|
18
18
|
|
|
19
19
|
```python
|
|
20
20
|
ソースコード
|
|
21
|
-
|
|
21
|
+
|
|
22
22
|
|
|
23
23
|
import torch
|
|
24
24
|
import torch.nn as nn
|
|
@@ -178,13 +178,8 @@
|
|
|
178
178
|
|
|
179
179
|
calc_sensitivity(test_loader)
|
|
180
180
|
|
|
181
|
-
#csv から任意の値を予測する
|
|
182
|
-
test_df = pd.read_csv('drive/My Drive/data/test.csv')
|
|
183
|
-
z = torch.FloatTensor(test_df.drop('hcg', axis=1).values)
|
|
184
|
-
z = z.to(device)
|
|
185
|
-
y = net(z)
|
|
186
|
-
torch.argmax(y)
|
|
187
181
|
|
|
182
|
+
```
|
|
188
183
|
|
|
189
184
|
|
|
190
185
|
### 試したこと
|