اندیس ژاکار

از testwiki
نسخهٔ تاریخ ۲۲ ژانویهٔ ۲۰۲۵، ساعت ۱۸:۳۱ توسط imported>Sinafe (افزودن زیربخش اندیس_ژاکار#شاخص ژاکار در ماتریس درهم‌ریختگی دسته‌بندی دوتایی)
(تفاوت) → نسخهٔ قدیمی‌تر | نمایش نسخهٔ فعلی (تفاوت) | نسخهٔ جدیدتر ← (تفاوت)
پرش به ناوبری پرش به جستجو
اندیس ژاکار

اندیس ژاکار الگو:به انگلیسی یا ضریب شباهت ژاکار الگو:به فرانسوی معیاری برای مقایسه شباهت یا تفاوت مجموعه نمونه‌های آماری است.

میزان شباهت دو مجموعه نمونه با توجه به اندیس ژاکار J(A,B)، از تقسیم تعداد اشتراک دو مجموعه بر تعداد اجتماع دو مجموعه به دست می‌آید.

J(A,B)=|AB||AB|.

همچنین، فاصله ژاکار Jδ(A,B) که میزان تفاوت دو مجموعه نمونه را می‌سنجند، با کم کردن میزان شباهت ژاکار از یک بدست می‌آید. همین‌طور با کسر تعداد اشتراک از تعداد اجتماع دو مجموعه و تقسیم آن به تعداد اجتماع دو مجموعه می‌توان فاصله ژاکار بین آن دو مجموعه را محاسبه کرد.

Jδ(A,B)=1J(A,B)=|AB||AB||AB|.

اندیس ژاکار یک تابع استاندارد فاصله (متریک) است.[۱][۲]

شباهت صفت‌های دودویی نامتقارن

دو شیء A و B را در نظر می‌گیریم که هر کدام شامل n صفت دودویی هستند. با استفاده از ضریب ژاکار می‌توان میزان صفت‌های مشترک بین A و B را محاسبه کرد. هر صفتی از A و B می‌تواند دارای مقدار ۰ یا ۱ باشد. تعداد کل شیوه‌های مختلف ترکیب صفات در A و B به شکل زیر مشخص می‌شود:

M11 نشان دهنده تعداد کل صفاتی است که در آن A و B هر دو مقدار ۱ دارند.
M01 نشان دهنده تعداد کل صفاتی است که صفت A برابر ۰ و صفت B برابر ۱ است.
M10 نشان دهنده تعداد کل صفاتی است که صفت A برابر ۱ و صفت B برابر ۰ است.
M00 نشان دهنده تعداد کل صفاتی است که در آن A و B هر دو مقدار ۰ دارند.

هر صفت می‌بایست در یکی از چهار گروه فوق قرار بگیرد؛ بنابراین:

M11+M01+M10+M00=n.

ضریب شباهت ژاکار به این طریق بدست می‌آید:

J=M11M01+M10+M11.

همچنین فاصله ژاکار به شکل زیر محاسبه می‌شود:

J=M01+M10M01+M10+M11.

شاخص ژاکار در ماتریس درهم‌ریختگی دسته‌بندی دوتایی

در ماتریس درهم‌ریختگی که برای دسته‌بندی دوتایی بکار میرود، شاخص ژاکار را م یتوان با فرمول زیر قالببندی کرد:

Jaccard index=TPTP+FP+FN

که منظور از TP همان مثبت درست، FP همان مثبت کاذب، و FN همان منفی کاذب هستند.

جستارهای وابسته

پانویس

الگو:پانویس

منابع

الگو:شاخص‌های ارزشیابی یادگیری ماشینی