recalls = [] for user in users_in_train: S, discalibration = model.caliR(train, user, sim_mtx, genres, k, n, para) recommended_items_in_test = test[user, :].nonzero()[1] hit = 0 for item in S: if item in recommended_items_in_test: hit = hit + 1 recall = hit / len(recommended_items_in_test) recalls.append(recall) print(user)

这是一段 Python 代码，用于计算推荐系统中的召回率。它使用了一个名为 model.caliR 的函数，该函数接受训练数据、用户、相似度矩阵、物品类型、k、n 和参数 para 作为输入，并返回一个包含推荐物品的列表 S 和一个失调值 discalibration。然后，它计算测试集中用户实际评分过的物品与推荐物品的交集，以此来计算召回率。最后，它将每个用户的召回率添加到一个列表中，并输出用户的编号。

相关问题

class Metrics(Callback): def __init__(self,validation_data): super().__init__() self.validation_data= validation_data def on_train_begin(self, logs={}): self.val_f1s = [] self.val_recalls = [] self.val_precisions = [] def on_epoch_end(self, epoch, validation_data,logs={}): # print("logs",logs) # print("self.validation_data[0]",validation_data[0]) val_predict = (np.asarray(self.model.predict(self.validation_data[0]))).round() val_targ = self.validation_data[1] _val_f1 = f1_score(val_targ, val_predict) _val_recall = recall_score(val_targ, val_predict) _val_precision = precision_score(val_targ, val_predict) self.val_f1s.append(_val_f1) self.val_recalls.append(_val_recall) self.val_precisions.append(_val_precision) # print(" — val_f1: % f — val_precision: % f — val_recall % f" % (_val_f1, _val_precision, _val_recall)) return

这段代码是一个自定义的 Keras Callback 类，用于在训练过程中计算模型在验证集上的 F1 分数、召回率和精确率。它包括以下几个方法：

- __init__(self, validation_data): 初始化方法，接受验证集数据(validation_data)作为参数。
- on_train_begin(self, logs={}): 在训练开始时调用，初始化验证集上的 F1 分数、召回率和精确率列表。
- on_epoch_end(self, epoch, validation_data, logs={}): 在每个 epoch 结束时调用，计算模型在验证集上的 F1 分数、召回率和精确率，并将它们添加到列表中。

在这个 Callback 类中，我们使用了 scikit-learn 库中的 f1_score、recall_score 和 precision_score 函数，这些函数可以计算分类模型的 F1 分数、召回率和精确率。在 on_epoch_end 方法中，我们将模型在验证集上的预测结果和真实标签传递给这些函数，得到 F1 分数、召回率和精确率，并将它们添加到列表中。最后，我们可以在训练过程中监控模型在验证集上的表现，以便调整模型和训练参数。

reconstructions = [vae_model.reconstruction_prob(window, 10) for window in test_batches] precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(test_labels[-len(reconstructions):], reconstructions)

这段代码可能是用于计算一个变分自编码器 (VAE) 模型的重构概率，并使用这些概率计算精确度-召回率曲线。

具体来说， `test_batches` 是用于测试的数据集，每个窗口的长度为 10。对于每个窗口，`vae_model.reconstruction_prob` 方法将返回其重构概率。这些概率存储在 `reconstructions` 列表中。

然后，使用 `test_labels` 列表的最后 len(reconstructions) 个元素作为标签，计算精度-召回率曲线。这是通过调用 `precision_recall_curve` 函数来实现的，其中 `precisions` 和 `recalls` 分别为对应于每个阈值的精确度和召回率， `thresholds` 是用于计算这些值的阈值。