ContentStr.append(line.at(i)+"\n");
时间: 2024-05-18 11:12:20 浏览: 10
这是一个将line中第i个元素的值加入到ContentStr字符串末尾的操作,同时在该元素值的末尾添加一个换行符"\n"。
具体来说,line.at(i)表示获取line中第i个元素的值,"+"符号表示字符串拼接操作,将该元素值与"\n"字符串拼接在一起,并将结果添加到ContentStr字符串的末尾。因此,ContentStr字符串会不断地累加line中所有元素的值,并在每个元素值的末尾添加换行符"\n"。
需要注意的是,该操作使用了QString类的append方法,该方法用于将指定字符串追加到当前字符串的末尾。同时,"\n"字符串是一个特殊字符序列,表示换行符。在文本文件中,换行符用于分隔行,因此在ContentStr字符串中添加换行符可以使得每个元素值对应的文本行与其他行分隔开来,方便进行后续处理。
相关问题
NDCG = Metric.NDCG(origin, predicted, n) indicators.append('NDCG:' + str(NDCG) + '\n') # AUC = Measure.AUC(origin,res,rawRes) # measure.append('AUC:' + str(AUC) + '\n') measure.append('Top ' + str(n) + '\n') measure += indicators解释这段代码
这段代码计算了一些评估指标,并将结果添加到 `indicators` 和 `measure` 这两个列表中。下面是对每行代码的解释:
1. `NDCG = Metric.NDCG(origin, predicted, n)`:调用 Metric.NDCG 函数,计算归一化折损累计增益(Normalized Discounted Cumulative Gain,NDCG)指标。该函数接受三个参数:origin、predicted 和 n。origin 是真实的标签或目标值,predicted 是模型的预测结果,n 是计算 NDCG 的前 n 个样本。将计算得到的 NDCG 值赋给变量 `NDCG`。
2. `indicators.append('NDCG:' + str(NDCG) + '\n')`:将 NDCG 值转换为字符串,并将其添加到 `indicators` 列表中,以便后续使用。
3. `measure.append('Top ' + str(n) + '\n')`:将字符串 `'Top '` 和变量 `n` 的值拼接起来,并将结果添加到 `measure` 列表中。
4. `measure += indicators`:将 `indicators` 列表中的所有元素添加到 `measure` 列表中。
这段代码的目的是计算 NDCG 值,并将其添加到 `indicators` 列表中,同时将 `'Top n'` 的字符串添加到 `measure` 列表中,最后将 `indicators` 列表中的所有元素添加到 `measure` 列表中。请注意,代码中的 AUC 相关的行已经被注释掉了,所以不会执行。
hits = Metric.hits(origin, predicted) hr = Metric.hit_ratio(origin, hits) indicators.append('Hit Ratio:' + str(hr) + '\n') prec = Metric.precision(hits, n) indicators.append('Precision:' + str(prec) + '\n') recall = Metric.recall(hits, origin) indicators.append('Recall:' + str(recall) + '\n')解释这些代码
这段代码是在计算一些评估指标,用于衡量模型在分类任务中的性能。下面是对每行代码的解释:
1. `hits = Metric.hits(origin, predicted)`:调用 Metric.hits 函数,计算预测结果与真实标签完全匹配的样本数量,并将结果赋值给变量 `hits`。
2. `hr = Metric.hit_ratio(origin, hits)`:调用 Metric.hit_ratio 函数,计算命中率,即正确预测的样本数占总样本数的比例,并将结果赋值给变量 `hr`。
3. `indicators.append('Hit Ratio:' + str(hr) + '\n')`:将命中率的值转换为字符串,并将其添加到 `indicators` 列表中,以便后续使用。
4. `prec = Metric.precision(hits, n)`:调用 Metric.precision 函数,计算精确度,即预测为正类别的样本中真正为正类别的比例,并将结果赋值给变量 `prec`。其中,`n` 表示预测为正类别的样本数量。
5. `indicators.append('Precision:' + str(prec) + '\n')`:将精确度的值转换为字符串,并将其添加到 `indicators` 列表中。
6. `recall = Metric.recall(hits, origin)`:调用 Metric.recall 函数,计算召回率,即真正为正类别的样本中被正确预测为正类别的比例,并将结果赋值给变量 `recall`。其中,`origin` 表示真实的标签或目标值。
7. `indicators.append('Recall:' + str(recall) + '\n')`:将召回率的值转换为字符串,并将其添加到 `indicators` 列表中。
这段代码的目的是将命中率、精确度和召回率的值计算出来,并将它们作为字符串添加到 `indicators` 列表中,以便后续使用。
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