如何衡量两个集合的相似度

我需要一个函数,能够根据两个集合的元素给出它们之间的相似度,返回一个实数。这个函数应该对集合的交集敏感,同时如果集合中有多余的元素,则应受到惩罚。换句话说,我希望这个指标既能反映召回率又能反映精确率。


回答:

您所寻找的是Jaccard指数

J(A, B) := |A ∩ B| / |A ∪ B|

因此,它计算两个集合共有多少元素,并将其除以所有唯一元素的数量。

如果两个集合完全相同,J(A, B) 的最大值为1。如果两个集合没有任何共同元素,则最小值为0。您可能需要为两个集合都为空的情况指定一个数值。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注