Machine learning 我怎样才能获得精确性&；Tensorflow中的回忆而非准确性

我看到垃圾邮件预测将邮件分类为垃圾邮件和他人制造的火腿

[源代码]

该程序生成以下值。（损失、准确性）

在这个代码中，结果只是损失，准确性

我认为准确没有意义。 我需要精度、召回值（用于F1测量）

但是，由于my代码分析无法正常工作， 我知道精确性和记忆力。

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但我不知道如何计算（代码嵌入）的精确度和召回率。

我自己成功了，万岁

代码如下：

actuals=tf.cast（y_输出，tf.int64）
预测=tf.argmax（logits\u out，1）
实际值=tf.ones\u like（实际值）
类零实际值=tf.类零（实际值）
喜欢预测的人=tf.喜欢预测的人（预测）
类零预测=tf.类零（预测）
tp_op=tf.reduce_sum(
tf.cast(
tf.u和(
tf.equal（实际值，与实际值类似的值），
tf.equal（预测，类似预测）
), 
“浮动”
)
)
tn_op=tf.reduce_sum(
tf.cast(
tf.u和(
tf.equal（实际值，与实际值类似的零），
tf.equal（预测、类零预测）
), 
“浮动”
)
)
fp_op=tf.reduce_sum(
tf.cast(
tf.u和(
tf.equal（实际值，与实际值类似的零），
tf.equal（预测，类似预测）
), 
“浮动”
)
)
fn_op=tf.reduce_sum(
tf.cast(
tf.u和(
tf.equal（实际值，与实际值类似的值），
tf.equal（预测、类零预测）
), 
“浮动”
)
)

我在github看到了混乱矩阵开源谢谢@Mistoban！！

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我不明白你的问题是什么。请再说一遍。对不起。因为我的英语不是很好。谢谢你的评论。我已作出更正，但我不知道这问题是否可以理解。总之，我想要的是一个可以输出精确性或召回率的代码。你的编辑很好-1删除。谢谢@Evanweissburg在回答您的第一个问题和发布代码方面做得很好，而不仅仅是链接。你也应该接受你自己的答案（这没有错——相反，