Hamming Loss 是一个衡量分类模型性能的指标，特别是在处理多类别分类问题时。它通过计算预测标签与真实标签之间汉明距离的比率来评估模型的性能。
什么是 Hamming Loss？
Hamming Loss 是一种衡量两个序列之间差异的指标，它只计算不同位置的数目。在分类问题中，我们可以将每个类别看作一个位，如果预测标签和真实标签在该位上的值不同，则该位被认为是不同的。
如何计算 Hamming Loss？
假设我们有一个包含 n 个样本的测试集，每个样本的标签是一个长度为 k 的向量，其中 k 是类别数。对于每个样本，Hamming Loss 的计算公式如下：
[ Hamming Loss = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{k} \mathbf{1}_{\hat{y}_i[j] \neq y_i[j]} ]
其中，( \mathbf{1}_{\hat{y}_i[j] \neq y_i[j]} ) 是一个指示函数，如果 ( \hat{y}_i[j] \neq y_i[j] ) 则为 1，否则为 0。
Scikit-Learn 中的实现
Scikit-Learn 提供了一个函数 hamming_loss 来计算 Hamming Loss。以下是如何使用它的一个例子：
from sklearn.metrics import hamming_loss
y_true = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
loss = hamming_loss(y_true, y_pred)
print(loss)
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