最优渐近序贯重要性抽样
oasis的Python项目详细描述
oasis是一个在地面真值类中评估二元分类器的工具。 标签不是立即可用的，但可以以一定的成本获得（例如 通过询问人类）。该工具以未标记的测试集作为输入，并 智能地选择要标记的项，以便提供精确的 分类器的性能，同时最小化标记量 必修的。选择要标记的项的基本策略基于 一种称为自适应重要性抽样的技术，它针对 感兴趣的分类器性能度量。目前，OASIS支持 加权f-测度的估计，包括f1分数，精度 还有回忆。
示例
请参阅docs/tutorial/tutorial.ipynb：
下的jupyter笔记本>>> import oasis
>>> data = oasis.Data()
>>> data.read_h5('Amazon-GoogleProducts-test.h5')
>>> def oracle(idx):
>>> return data.labels[idx]
>>> smplr = oasis.OASISSampler(alpha, data.preds, data.scores, oracle)
>>> smplr.sample_distinct(5000) #: query labels for 5000 distinct items
>>> print("Current estimate is {}.".format(smplr.estimate_[smplr.t_ - 1]))
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