多标记评价指标（一）——HammingLoss

HammingLoss用于考察样本在单个标记上的误分类情况，即相关标记未出现在预测的标记集合中或无关标记出现在预测的标记集合中(预测结果中，错误数/总数)。该指标取值越小则系统性能越优。

#computing hammingLoss
def HammingLossClass(preLabels,test_targets):
    num_class,num_instance = np.mat(test_targets).shape
    temp = sum((preLabels != test_targets))
    miss_pairs = sum(temp)
    hammingLoss = miss_pairs/(num_class*num_instance)
    return hammingLoss

注：上述内容仅为个人学习过程中的笔记，如有不当的地方还望指正