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) . If preds is a floating point tensor with values outside [0,1] range we consider the input to be logits and will auto apply sigmoid per element. Addtionally, we convert to int tensor with thresholding using the value in threshold . target ( Tensor ): An int tensor of shape (N, C, . ) . mlfbs ( Tensor ): A tensor whose returned shape depends on the average and multidim_average arguments: beta ¶ ( float ) – Weighting between precision and recall in calculation. Setting to 1 corresponds to equal weight num_labels ¶ ( int ) – Integer specifing the number of labels threshold ¶ ( float ) – Threshold for transforming probability to binary (0,1) predictions average ¶ ( Optional [ Literal [ 'micro' , 'macro' , 'weighted' , 'none' ]]) – Defines the reduction that is applied over labels. Should be one of the following: micro : Sum statistics over all labels macro : Calculate statistics for each label and average them weighted : calculates statistics for each label and computes weighted average using their support ”none” or None : calculates statistic for each label and applies no reduction. >>> from torch import tensor >>> from torchmetrics.classification import MultilabelFBetaScore >>> target = tensor ([[ 0 , 1 , 0 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> preds = tensor ([[ 0 , 0 , 1 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> metric = MultilabelFBetaScore ( beta = 2.0 , num_labels = 3 ) >>> metric ( preds , target ) tensor(0.6111) >>> mlfbs = MultilabelFBetaScore ( beta = 2.0 , num_labels = 3 , average = None ) >>> mlfbs ( preds , target ) tensor([1.0000, 0.0000, 0.8333]) >>> from torchmetrics.classification import MultilabelFBetaScore >>> target = tensor ([[ 0 , 1 , 0 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> preds = tensor ([[ 0.11 , 0.22 , 0.84 ], [ 0.73 , 0.33 , 0.92 ]]) >>> metric = MultilabelFBetaScore ( beta = 2.0 , num_labels = 3 ) >>> metric ( preds , target ) tensor(0.6111) >>> mlfbs = MultilabelFBetaScore ( beta = 2.0 , num_labels = 3 , average = None ) >>> mlfbs ( preds , target ) tensor([1.0000, 0.0000, 0.8333]) >>> from torchmetrics.classification import MultilabelFBetaScore >>> target = tensor ([[[ 0 , 1 ], [ 1 , 0 ], [ 0 , 1 ]], [[ 1 , 1 ], [ 0 , 0 ], [ 1 , 0 ]]]) >>> preds = tensor ([[[ 0.59 , 0.91 ], [ 0.91 , 0.99 ], [ 0.63 , 0.04 ]], . [[ 0.38 , 0.04 ], [ 0.86 , 0.780 ], [ 0.45 , 0.37 ]]]) >>> metric = MultilabelFBetaScore ( num_labels = 3 , beta = 2.0 , multidim_average = 'samplewise' ) >>> metric ( preds , target ) tensor([0.5556, 0.0000]) >>> mlfbs = MultilabelFBetaScore ( num_labels = 3 , beta = 2.0 , multidim_average = 'samplewise' , average = None ) >>> mlfbs ( preds , target ) tensor([[0.8333, 0.8333, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000]]) Plot a single or multiple values from the metric. Figure and Axes object.

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