Hamming Loss汉明损失的计算公式是什么？

Hamming Loss是用来计算多标签分类(Multi-label classification)模型精度的。

$$\text{HammingLoss}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\frac{\text{XOR}(Y_{i,j}, P_{i,j})}{L}$$

$N$是样本的数量，$L$是标签的个数，$Y_{i,j}$是第$i$个预测结果中第$j$个分量的真实值，$P_{i,j}$是第$i$个预测结果中第$j$个分量的预测值，$\text{XOR}$是抑或，$\text{XOR}(0,1)=\text{XOR}(1,0)=1$，$\text{XOR}(0,0)=\text{XOR}(1,1)=0$。

例子：三个样本

$$Y_{1}=(0,1,1,1,0), P_{1}=(1,1,1,0,0)$$

$$Y_{2}=(1,0,0,1,1), P_{2}=(1,0,0,0,1)$$

$$Y_{3}=(1,1,0,0,0), P_{3}=(1,0,1,0,1)$$

$$\text{HammingLoss}=\frac{1}{3}\times\frac{2+1+3}{5}=0.4$$