hamming loss

Hamming Loss是一种用于衡量多标签分类模型性能的指标，它衡量了模型预测与真实标签之间的不一致性。具体而言，Hamming Loss计算了模型预测的二进制标签与真实标签的不一致比例。

在PyTorch中，可以使用torch.sigmoid将预测的概率值转换为二进制标签，然后通过比较预测标签与目标标签的不一致情况来计算Hamming Loss。可以使用以下代码实现：

import torch

def multi_label_classification_hamming_loss(preds, targets):
    # 将概率值转换为二进制标签（0或1）
    binary_preds = torch.round(torch.sigmoid(preds))
    # 计算Hamming Loss
    hamming_loss = 1 - (binary_preds == targets).float().mean()
    return hamming_loss

# 定义预测值和目标标签值
preds = torch.tensor(\[\[0.1, 0.9, 0.3\], \[0.8, 0.2, 0.6\], \[0.4, 0.5, 0.7\]\])
targets = torch.tensor(\[\[0, 1, 0\], \[1, 0, 1\], \[0, 1, 1\]\])

# 计算多标签分类Hamming Loss
loss = multi_label_classification_hamming_loss(preds, targets)

print("PyTorch实现的Hamming Loss:", loss.item())

此外，还可以使用sklearn中的hamming_loss函数来计算Hamming Loss。可以使用以下代码实现：

from sklearn.metrics import hamming_loss

# 计算sklearn实现的Hamming Loss
sklearn_loss = hamming_loss(targets.numpy(), torch.round(torch.sigmoid(preds)).numpy(), sample_weight=None)

print("sklearn实现的Hamming Loss:", sklearn_loss)

这样，我们就可以得到PyTorch实现的Hamming Loss和sklearn实现的Hamming Loss两个指标的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [多标签损失之Hamming Loss（PyTorch和sklearn）、Focal Loss、交叉熵和ASL损失](https://blog.csdn.net/wuli_xin/article/details/129690119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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