anomaly_eval op• Datenarten: signal × signal → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.anomaly_image_f1_max(scores, labels) (die Implementierung direkt: import anomeval; anomeval.anomaly_image_f1_max(scores, labels); aus dem Register: opsspc.get("anomaly_image_f1_max"))
Bester Bild-F1 über alle Schwellen aus einem Anomalie-Score je Bild und einem Gut/Defekt-Label (table).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
scores is a 1-D array (higher = more anomalous), labels the same length with 1 / True = defective; an image is predicted defective when its score is >= the threshold. Exact at every distinct score; the highest threshold wins a tie. Returns f1, threshold, precision, recall, n_pos and n_neg (images).
Raises ValueError on empty / mismatched / non-finite input, non-binary labels, or when all images carry the same label.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• (noch keine)
table als Eingabe)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo
anomaly_eval)anomaly_image_auroc · anomaly_pixel_auroc · anomaly_pro · anomaly_region_overlap · anomaly_pixel_f1_max · anomaly_operating_point
*Provenance: anomeval.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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