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target (int tensor): (N, . ) preds ¶ ( Tensor ) – Tensor with predictions target ¶ ( Tensor ) – Tensor with true labels beta ¶ ( float ) – Weighting between precision and recall in calculation. Setting to 1 corresponds to equal weight num_classes ¶ ( int ) – Integer specifing the number of classes 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. Example (preds is int tensor): Example (multidim tensors): Compute F-score metric for multilabel tasks. global : Additional dimensions are flatted along the batch dimension samplewise : Statistic will be calculated independently for each sample on the N axis. The statistics in this case are calculated over the additional dimensions. >>> from torch import tensor >>> from torchmetrics.functional.classification import multilabel_fbeta_score >>> target = tensor ([[ 0 , 1 , 0 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> preds = tensor ([[ 0 , 0 , 1 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> multilabel_fbeta_score ( preds , target , beta = 2.0 , num_labels = 3 ) tensor(0.6111) >>> multilabel_fbeta_score ( preds , target , beta = 2.0 , num_labels = 3 , average = None ) tensor([1.0000, 0.0000, 0.8333]) >>> from torchmetrics.functional.classification import multilabel_fbeta_score >>> 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 ]], . Há muitos como sacar dinheiro na sportingbet outros bons conteúdos sobre apostas no site. Classification Models | F-Β Score. Before going further in this article, the reader must be familiar with the basics of classification metrics, such as: Python supplies many categorization metrics to assist us in determining the ideal setups for our machine-learning models to serve this function. Favbet rezultati.The stay chat feature allows you to instantly connect with an agent, while not having to select up the telephone.
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Isso significa que a empresa pode esperar que o incidente médio do empregado resulte em uma perda de 2,75 dias de trabalho. A taxa de freqüência de acidentes com afastamento (LTIFR) mostra o número médio de acidentes com afastamento que ocorrem ao longo de 1 milhão de horas de trabalho. O cálculo LTIFR é o mesmo que a fórmula LTIR, mas o número 200.000 é substituído por 1.000.000 neste cálculo matemático. Com um LTIFR de 16,21 (arredondado a duas casas decimais) de lesões por milhão de horas de trabalho perdidas. Casos graváveis incluem todas as fatalidades, doenças e tipos específicos de lesões relacionadas ao trabalho, incluindo perda de consciência, trabalho restrito, transferência permanente para outro emprego dentro da empresa, ou casos que requerem tratamento médico ou primeiros socorros. Um acidente com perda de tempo é um incidente que resulta em um empregado sofrendo uma lesão, enquanto as lesões com perda de tempo são os danos físicos ou mentais que levam o empregado a estar longe do trabalho. O que é DART Rate? Fórmula DART: (incidentes com dias perdidos, dias de serviço restrito ou resultando em transferência de empregado) x 200.000/Horas trabalhadas. Postar métricas na OSHA é uma exigência para muitas empresas, e pode ser tentador simplesmente passar pelas moções para cumprir essa tarefa. Entretanto, esses números podem oferecer uma valiosa visão do ambiente em que os funcionários estão trabalhando e do desempenho geral da empresa em termos de segurança. KPIS para inspeções – a chave para monitorar estes processos.

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