为什么比较真实标签和预测标签要用到以下代码for i in range(len(y_true)): for j in range(i + 1, len(y_true)):
时间: 2023-06-25 21:04:24 浏览: 33
这段代码是用于计算多标签分类模型中的样本之间的真实标签和预测标签的相似度。具体来说,对于每个样本,它可能有多个标签,我们需要将它们两两组合,计算它们之间的相似度。而由于标签之间是没有顺序关系的,因此我们只需要计算组合中任意两个标签之间的相似度,而不需要重复计算。这就是为什么使用了嵌套循环,第二个循环从 i+1 开始,避免了重复计算。
这样做可以帮助我们评估模型的多标签分类性能,特别是在处理不平衡数据时。比较真实标签和预测标签的相似度可以提供更全面的评估,以便更好地了解模型在处理每个标签时的精度和召回率等指标。
相关问题
def calculate_fowlkes_mallows(y_true, y_pred): tp = 0 fp = 0 fn = 0 for i in range(len(y_true)): for j in range(i + 1, len(y_true)): if y_true[i] == y_true[j] and y_pred[i] == y_pred[j]: tp += 1 elif y_true[i] != y_true[j] and y_pred[i] == y_pred[j]: fp += 1 elif y_true[i] == y_true[j] and y_pred[i] != y_pred[j]: fn += 1 fm = ((tp / (tp + fp)) * (tp / (tp + fn))) ** 0.5 return fm 以上代码中为什么要遍历标签列表
在Fowlkes-Mallows指数中,需要比较每对样本之间的真实标签和预测标签,来计算真阳性、假阳性、假阴性的数量。在这个函数中,遍历标签列表可以将所有可能的样本对找出来,然后逐一比较它们的真实标签和预测标签,从而计算出真阳性、假阳性、假阴性的数量,最终用这些数值来计算Fowlkes-Mallows指数。
res_date_dict = {} y_test = list(y_test) for i in range(len(test_dates)): if test_dates[i] not in res_date_dict: y_pred = y_forest_pred_test[i] # print("y_test[i]: ",type(y_test) ) y_true = y_test[i] if y_true == 0: continue abs_rate = math.fabs(y_pred - y_true) / y_true if abs_rate <= 0.1 : res_date_dict[test_dates[i]] = [y_pred, y_true] if len(res_date_dict) == 10: break这段代码什么意思
这段代码的作用是在测试随机森林模型后,从测试集中选出绝对误差小于等于0.1的10个日期,并将这些日期和它们对应的预测值和真实值存储在`res_date_dict`中。具体来说,它的实现方式是先创建一个空字典`res_date_dict`,然后将测试集中的日期存储在`test_dates`列表中,并将`y_test`转换为列表。接下来,它使用一个循环遍历所有测试日期,如果该日期还没有在`res_date_dict`中,它将计算该日期的预测值`y_pred`和真实值`y_true`,并且如果`y_true`等于0,则跳过该日期。然后,如果绝对误差`abs_rate`小于等于0.1,它将在`res_date_dict`中为该日期存储`[y_pred, y_true]`。最后,如果`res_date_dict`的长度已经等于10,它将跳出循环。
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