秩和比评价法python

秩和比评价法（Ranking and Rating Evaluation Method）是一种用于评估推荐系统的方法。在Python中，可以使用多种库和算法来实现该方法。

以下是一个示例，使用Python中的pandas库和scikit-learn库来实现秩和比评价法：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import ndcg_score

# 构造示例数据
true_ranking = [1, 2, 3, 4, 5]  # 真实的排名
predicted_ranking = [2, 1, 4, 3, 5]  # 预测的排名

# 将数据转换为pandas的DataFrame格式
data = pd.DataFrame({"true_ranking": true_ranking, "predicted_ranking": predicted_ranking})

# 计算NDCG指标
ndcg = ndcg_score(data["true_ranking"].values.reshape(1, -1), data["predicted_ranking"].values.reshape(1, -1))

print("NDCG score:", ndcg)

在上述示例中，我们首先构造了一个包含真实排名和预测排名的DataFrame。然后，使用scikit-learn库中的ndcg_score函数计算了NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）指标，它是秩和比评价法中常用的指标之一。

请注意，这只是一个示例，具体的实现方式可能因实际需求而有所不同。你可以根据自己的数据和评价指标选择合适的库和算法来实现秩和比评价法。