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计算二元分类的Jaccard指数

[编程题]计算二元分类的Jaccard指数

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### 题目描述
实现一个函数来计算二元分类问题的Jaccard指数（Jaccard Index）。Jaccard指数是一个用于评估两个集合相似度的度量指标，在二分类任务中常用于评估预测结果与真实标签的重叠程度。

Jaccard指数的计算公式为：

$\text { Jaccard Index }=\frac{\text { Number of elements in the intersection of } y_{\text {true }} \text { and } y_{\text {pred }}}{\text { Number of elements in the union of } y_{\text {true }} \text { and } y_{\text {pred }}}$

输入描述:

第一行输入真实标签数组。
第二行输入预测标签数组。

输出描述:

返回一个浮点数，表示Jaccard指数，结果保留3位小数。

示例1

输入

[1, 1, 0, 0]
[1, 0, 0, 1]

输出

0.333

备注:

1. 对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可
2. 支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库

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牛客题解官

发表于 2025-02-05 15:55:38

Jaccard指数是一种衡量分类模型性能的指标，其计算公式为：其中，TP是真阳性，FP是假阳性，FN是假阴性。 TP = True Positives (真正例): 正确预测为正类的样本数量 FP = False Positives (假阳性): 错误预测为正类的负类样本数量 FN = Fals 展开全文