用python写一个测试分类模型的map程序
时间: 2024-05-07 13:20:57 浏览: 23
以下是一个用 Python 实现的测试分类模型的 MAP 程序示例:
```python
import numpy as np
def compute_map(predictions, targets):
"""
计算平均精度均值(Mean Average Precision, MAP)。
Args:
predictions: 预测概率矩阵,形状为 [N, K],其中 N 是样本数,K 是分类数。
targets: 真实标签矩阵,形状为 [N, K],其中 N 是样本数,K 是分类数。
Returns:
平均精度均值。
"""
# 按照预测概率从大到小排序
indices = np.argsort(-predictions, axis=1)
aps = []
for i in range(predictions.shape[0]):
target = targets[i]
rank = np.where(indices[i] == target)[0]
if len(rank) == 0:
ap = 0.
else:
# 计算平均精度
ap = 0.
for j in range(len(rank)):
ap += (j + 1) / (rank[j] + 1)
ap /= len(rank)
aps.append(ap)
return np.mean(aps)
```
该函数使用 numpy 库实现,输入参数为预测概率矩阵和真实标签矩阵,输出平均精度均值。
在使用时,可以将测试集的特征输入分类模型,得到预测概率矩阵和真实标签矩阵,然后调用该函数进行评估。
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