accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0]) print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), accuracy)) 将这段代码的accuracy的指标改写成spearman

若要将这段代码的accuracy的指标改写成spearman，可以使用scipy库中的spearmanr函数来计算spearman相关系数。具体代码如下：

from scipy.stats import spearmanr

# 计算预测结果与真实标签之间的spearman相关系数
spearman_corr, _ = spearmanr(output[test_mask].squeeze().detach().numpy(), drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy())

# 打印结果
print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test spearman correlation: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), spearman_corr))

需要注意的是，spearman相关系数的取值范围为[-1, 1]，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示不相关。因此，spearman相关系数越接近1，说明模型的预测结果与真实标签之间的关系越密切。

相关问题

accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0])解释一下

这段代码计算了一个分类任务的准确率，具体解释如下：

首先，`output` 是模型的预测结果，`drug_graph_label` 是对应的真实标签。 `test_mask` 是一个布尔类型的向量，用于选择测试集中的样本。`eps` 是一个非负数，用于控制误差的大小。

`torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps` 计算了预测值与真实标签之差的绝对值是否小于 `eps`，返回的结果是一个布尔类型的向量。然后，`.sum()` 操作对这个向量中为 `True` 的元素进行计数，得到了预测正确的样本数。最后，除以测试集中样本的总数，得到了准确率。

accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum()/(drug_graph_label[test_mask].shape[0]) 将这段代码中的accuracy改写成spearman

要将代码中的accuracy改写成Spearman相关系数，需要先计算模型的预测值和真实值的排名，然后计算它们的Spearman相关系数。具体实现如下：

import scipy.stats as stats

# 计算预测值和真实值的排名
pred_rank = stats.rankdata(output[test_mask].cpu().numpy(), method='ordinal')
label_rank = stats.rankdata(drug_graph_label[test_mask].cpu().numpy(), method='ordinal')

# 计算Spearman相关系数
spearman = stats.spearmanr(pred_rank, label_rank)[0]

将这段代码替换原来的accuracy计算代码即可。需要注意的是，Spearman相关系数的取值范围为[-1, 1]，越接近1表示两个变量的排名越相似，相关性越强。