如何用python编写链接预测精度评估的代码？

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我正在做一个使用adamic_adar索引的链接预测问题。数据集是一个网格网络（有1000个链接的edgelist）。我从观察到的数据集中随机选择了80%（800）的边。我需要从preds中选择最高的200个预测链接，如下图所示，同时计算出精确率。我不知道接下来该怎么做。我应该怎么做呢...帮助!

import numpy as np
import networkx as nx
G = nx.read_edgelist('Grid.txt', create_using=nx.Graph(), nodetype=int)
preds = nx.adamic_adar_index(G);
for u, v, p in preds:
    '(%d, %d) -> %.8f' % (u, v, p)
    print(u, v, p)


         python


         precision


         networkx


         prediction


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        个回答


          
           
           
            keineahnung2345
           
          
          
           发布于
           
           2021-03-15


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           我假设u，v是图形的顶点，p是精度。
          
          import numpy as np
import networkx as nx
import random
G = nx.read_edgelist('Grid.txt', create_using=nx.Graph(), nodetype=int)
preds = nx.adamic_adar_index(G)
preds = random.sample(preds, int(len(preds)*0.8))
preds = sorted(preds, key=lambda x: x[2], reverse=True)[:200]
ratio = sum([t[2] for t in preds])/len(preds)
print(ratio)


           
            
             谢谢你。这应该是很好的结果。谢谢你的帮助


           
            
             keineahnung2345
            
            ：


           
            
             嗨 @Chris 如果这个或任何答案解决了你的问题，请考虑一下
             
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           import numpy as np
import networkx as nx
import random
G = nx.read_edgelist('Grid.txt', create_using=nx.Graph(), nodetype=int)
preds = list(nx.adamic_adar_index(G))