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Jaccard 评价指标

Jaccard指标，也称为Jaccard相似系数或Jaccard相似度，是一种用于比较两个样本集合相似性的统计指标。它定义为两个集合的交集除以它们的并集。

公式如下：

$$J(C_1,C_2)=\frac{|C_1\cap C_2|}{|C_1\cup C_2|}$$

图示如下:

其中，$C_1$和$C_2$分别表示两个集合，$|C_1|$表示集合$C_1$的元素个数，$|C_2|$表示集合$C_2$的元素个数，$|C_1\cap C_2|$表示集合$C_1$和集合$C_2$的交集元素个数，$|C_1\cup C_2|$表示集合$C_1$和集合$C_2$的并集元素个数。

Jaccard指标的取值范围在0到1之间，值越接近1表示两个集合越相似，值越接近0表示两个集合越不相似。在机器学习和信息检索等领域中，Jaccard指标常被用来评估两个集合之间的相似度，例如评估文本分类、聚类等任务的性能。

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