指标

聚合指标

AUC	使用梯形法则计算曲线下面积（AUC）。
猫	沿维度 dim 连接所有输入张量。
Max	计算所有输入张量中所有元素的最大值。
Mean	计算所有输入张量中所有元素的加权平均值。
Min	计算所有输入张量中所有元素的最小值。
Sum	计算所有输入张量中所有元素的加权和值。
吞吐量	计算吞吐量值，即每秒处理的元素数量。

分类指标

BinaryAccuracy	计算二进制准确率分数，即输入与目标匹配的频率。
BinaryAUPRC	计算AUPRC，也称为平均精度，这是二分类中精确率-召回率曲线下的面积。
BinaryAUROC	计算AUROC，即ROC曲线下的面积，用于二分类。
BinaryBinnedAUROC	计算AUROC，即ROC曲线下的面积，用于二分类。
BinaryBinnedPrecisionRecallCurve	使用给定的阈值计算精确率召回曲线。
BinaryConfusionMatrix	计算二元混淆矩阵，一个2乘2的张量，包含计数（（真正例，假反例），（假正例，真反例））
BinaryF1Score	计算二进制的f1分数，它被定义为精确率和召回率的调和平均数。
BinaryNormalizedEntropy	计算预测输入与真实二元目标之间的归一化二元交叉熵。
BinaryPrecision	计算二分类任务的精确率，精确率计算为真正例与真正例和假正例之和的比率。
BinaryPrecisionRecallCurve	返回二分类任务的精确率-召回率对及其对应的阈值。
BinaryRecall	计算二分类任务的召回率，召回率计算公式为真正例与真正例和假反例之和的比值。
BinaryRecallAtFixedPrecision	返回在二元分类任务中给定最小精度时的最高可能召回值。
MulticlassAccuracy	计算准确率分数，即输入与目标匹配的频率。
MulticlassAUPRC	计算AUPRC，也称为平均精度，它是多类分类中精确率-召回率曲线下的面积。
MulticlassAUROC	计算AUROC，即ROC曲线下的面积，用于多类分类的一对多方式。
MulticlassBinnedAUROC	计算AUROC，即ROC曲线下的面积，用于多类分类。
MulticlassBinnedPrecisionRecallCurve	使用给定的阈值计算精确率召回曲线。
MulticlassConfusionMatrix	计算多类混淆矩阵，这是一个维度为num_classes x num_classes的矩阵，其中位置(i,j)处的元素表示真实类别为i但被预测为类别j的样本数量。
MulticlassF1Score	计算f1分数，它被定义为精确率和召回率的调和平均值。
MulticlassPrecision	计算精确率，即真正例与真正例和假正例之和的比率。
MulticlassPrecisionRecallCurve	返回多类分类任务的精确率-召回率对及其对应的阈值。
多类召回率	计算召回率，即真正例与真正例和假反例之和的比率。
MultilabelAccuracy	计算多标签准确率分数，这是输入与目标匹配的频率。
MultilabelAUPRC	计算AUPRC，也称为平均精度，这是多标签分类中精确率-召回率曲线下的面积。
MultilabelPrecisionRecallCurve	返回多标签分类任务的精确率-召回率对及其对应的阈值。
MultilabelRecallAtFixedPrecision	返回在多标签分类任务中，给定每个标签的最小精度及其对应阈值时的最高可能召回值。
TopKMultilabelAccuracy	计算多标签准确率分数，即预测的前k个标签与目标匹配的频率。

排名指标

点击率	计算点击事件的点击率。
HitRate	计算在预测的前几个类别中正确类别的命中率。
ReciprocalRank	计算正确类别在预测类别中的倒数排名。
WeightedCalibration	计算加权校准指标。

回归指标

MeanSquaredError	计算均方误差，即input和target的误差平方的均值。
R2Score	计算R平方分数，这是因变量中可由自变量解释的方差比例。

文本指标

BLEUScore	计算给定翻译和参考的BLEU分数（https://en.wikipedia.org/wiki/BLEU）。
困惑度	困惑度衡量模型预测样本数据的能力。
WordErrorRate	计算预测词序列与参考词序列的词错误率。
WordInformationLost	单词信息丢失（WIL）是自动语音识别系统性能的一个度量标准。
WordInformationPreserved	计算预测词序列与参考词序列之间保留的单词信息。

窗口指标

WindowedBinaryAUROC	BinaryAUROC的窗口版本。
WindowedBinaryNormalizedEntropy	提供窗口化和生命周期值的BinaryNormalizedEntropy的窗口化版本。
WindowedClickThroughRate	提供窗口期和生命周期值的点击率（ClickThroughRate）的窗口版本。
WindowedMeanSquaredError	提供窗口化和生命周期值的均方误差的窗口化版本。
WindowedWeightedCalibration	计算加权校准指标。