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在机器学习领域有最常见的三个指标：精度（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-Measure）。 那么，这三个指标实际怎么用呢？ 假设我们有某指标（如CN）,计算出来的节点对相似性 > 0 >0 的边，用res表示。 而实际缺失的测试集的边用gr表示。 res和gr是是两个数组，类似于如下的格式。 res = [(1,3),(2,3)] gr = [(1,3),(1,2)] 好的，我们就举个例子。 那么，预测正确的是几个呢？ 显然是1个，[(1,3)]。 也就是： co = len(se...
NMI是Normalized Mutual Information的简称，用于比较社团划分结果与ground-truth之间的接近程度，取值范围为[0, 1]，出自2006年 Danon 的论文 [1]。 有两种计算方法，为了方便大家检测结果，写了一个通用的Python版计算函数，当然也可以直接调用库函数计算。代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import math def NMI(c1, c2): ''' Calculate Normalized Mutual Informati...
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