我正在对一个具有6个级别的机器学习分类任务进行评估：A1, A2, B1, B2, C1 和 C2。这些类别可以被认为是序数的，即它们可以被排序。作为评估的一部分，我想测量我的分类器在’实际’级别内1个级别内的文本分类准确性。我将这种准确性称为’相邻准确性’。例如，如果一段文本实际被排名为B2，那么相邻准确的结果将是B1、B2和C1。

我有大量数据需要处理，所以我想找到一种非常有效的方法来检查相邻准确性。我在下面包含了我的最佳方法（python3），但我希望能得到任何建议来进一步提高效率。

adjDict = {'A1':{'A1','A2'}, 'A2':{'A1','A2','B1'}, 'B1':{'A2','B1','B2'},    'B2':{'B1','B2','C1'}, 'C1':{'B2','C1','C2'}, 'C2':{'C1','C2'}}def isAdjacent ( actual, classifierOutput ) :    return classifierOutput in adjDict[actual]

如果有必要，可以将级别重新定义为数字（1-6），如果这能提升性能的话。

有什么想法吗？

回答：

in 操作不是很快，特别是对于str类型，你可以使用简单的int并比较值：

A1, A2, B1, B2, C1, C2 = range(6)def isAdjacent(actual, classifierOutput):    return actual - 2 < classifierOutput < actual + 2

例如，如果你有一段A2文本，实际值是0，那么isAdjacent必须在classifierOutput在0 - 2 = -2和0 + 2 = 2之间时返回True，所以是0或1。