多标签分类评价指标HL，RL，OE， Cov的计算及Python实现_多标签one error指标python代码-程序员宅基地

AP的计算见本人另一篇博客
HL，RL， OE， Cov是多标签分类的评价指标，通常越小表明模型越好。

一，HL计算
公式：
在这里插入图片描述
大意是，有N个样本的数据集，对每个样本的标签集部分，计算真实标签与预测标签部分有多少个不同的部分，
举个栗子：
样本1，y_true = [1, 0, 1, 0, 0]，y_pred = [0, 1, 1, 0, 0]，可以看到它有2个预测出错的部分，记样本1汉明损失为2/5 = 0.4
样本2，y_true = [1, 0, 1, 0, 1]，y_pred = [1, 1, 0, 0, 0]，可以看到它有3个预测出错的部分，记样本1汉明损失为3/5 = 0.6
对于总的样本集，汉明损失为（0.4+0.6）/ 2 = 0.5
程序：

import numpy as np
from sklearn import metrics
label = np.array([[1, 0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0, 1]])
pred = np.array([[0, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 0, 0, 0]])
print(metrics.hamming_loss(label, pred))

结果：
在这里插入图片描述
二，RL计算
公式：

这一大坨我估计很多人第一眼看到就不想看第二眼，

翻译成人话，就是计算标签集中的排序损失。假设数据集有N个样本，对每个样本计算它的标签集中为1的标签的概率小于标签集中为0的概率的标签个数除以标签为1的标签个数乘以标签为0的标签个数。
举个栗子：
样本1，真实标签集y_true = [1, 0, 1, 0, 0]，标签预测概率值y_score = [0.3, 0.4, 0.5, 0.1, 0.15]，样本1有2个预测为1的标签，即概率为0.3和概率为0.5的标签，一个个来看，对概率为0.3的标签，在整个标签集中，标签为0的标签中，有概率为0.4的标签概率比它大，记为1；对概率为0.5的标签，在整个标签集中，标签为0的标签中，没有标签的概率值比它大，记为0。则样本1的所有标签的排序损失标签为1个，标签为1的标签有2个，标签为0的标签有3个，则基数对有2*3=6个，样本的排序损失为1/6=0.1666667

样本2，真实标签集y_true = [1, 0, 1, 0, 1]，标签预测概率值y_score = [0.4, 0.5, 0.7, 0.2, 0.6]，样本1有3个预测为1的标签，即概率为0.4、概率为0.7和概率为0.7的标签，一个个来看，对概率为0.4的标签，在整个标签集中，标签为0的标签中，有概率为0.5的标签概率比它大，记为1；对概率为0.7的标签，没有标签的概率值比它大，记为0；对概率为0.6的标签，没有标签的概率值比它大，记为0。则样本1的所有标签的排序损失标签为1个，标签为1的标签有2个，标签为

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