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
时间: 2024-04-09 10:30:49 浏览: 10
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。