pairwise和nonpairwise

在机器学习中，pairwise 和 nonpairwise 指的是不同的评估方法。

Pairwise evaluation(逐对评估)是将两个模型进行比较，每次只比较两个模型中的一个，然后选出最优的模型。这种方法会对每个模型进行多次评估，因此计算成本较高，但是能够给出较为准确的结果。

Non-pairwise evaluation(非逐对评估)则是将多个模型一起进行评估，而不是像逐对评估那样一对一对地比较。这种方法会对每个模型只进行一次评估，因此计算成本较低，但是可能会出现较大的误差。

在实际应用中，选择哪种评估方法取决于具体的情况。如果计算成本不是很重要，那么逐对评估可能会给出更准确的结果；如果速度和效率更为关键，那么非逐对评估可能更合适。

相关问题

python pairwise

Python中的pairwise函数是一个用来实现滑窗功能的函数。它可以按照位置输出长度为2的滑窗，步长为1的元素对。这个函数在Python 3.10版本后才有，之前的版本中并不能使用。示例程序中给出了一个使用pairwise函数的例子，它使用了itertools库中的pairwise函数来实现滑窗功能，并以列表的形式输出滑窗中的元素对。如果你使用的是Python 3.10版本之前的版本，你可以通过一次for循环来实现类似的滑窗功能。例如，对于字符串s='12345'，你可以通过以下代码来输出滑窗中的元素对：

s = '12345'
for i in range(1, len(s)):
k1, k2 = s[i-1], s[i]
print(k1, k2)

这段代码会依次输出s中相邻的元素对，例如1 2, 2 3, 3 4, 4 5。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python| itertools之pairwise：获取连续的重叠对](https://blog.csdn.net/lovetaozibaby/article/details/124816816)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pairwise的使用](https://blog.csdn.net/qq_44881486/article/details/125943767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pairwise 距离

pairwise距离是一种用于计算数据集中两两样本之间的距离的方法。它可以计算多个不同的距离度量类型，如欧氏距离（L2）、归一化相关、城市街区距离（L1）、二次距离、闵可夫斯基距离、汉明距离、直方图相交、卡方距离和信息理论发散等。通过使用矢量化计算和高度优化的方法，可以高效地计算出数据集中每对样本之间的距离。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的pairwise_distances_argmin函数来计算pairwise距离。该函数可以计算一个数据集中每个样本与另一个数据集中最近样本的索引。例如，可以使用以下代码来计算欧几里得距离：

from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin

X = [(1,1),(0,0),(4,4)]
Y = [(2,2),(3,3),(0,0)]
d = pairwise_distances_argmin(X, Y, metric='euclidean')
print(d)

输出结果为：[0 2 1]，表示X列表中的第一个样本与Y列表中的第一个样本最近，第二个样本与第三个样本最近，第三个样本与第二个样本最近。