1、jaccard index又称为jaccard similarity coefficient用于比较有限样本集之间的相似性和差异性定义：给定两个集合A,B jaccard 系数定义为A与B交集的大小与并集大小的比值，jaccard值越大说明相似度越高当A和B都为空时，jaccard(A,B)=1；与jaccard 系数相关的指标是jaccard距离用于描述不相似度，公式为jaccard相似度的

转载，原文出处最近做多分类问题，寻找对于多分类的评价方法，在看到label cardinality时偶然发现样本可以同时属于两个类别，才知道multi-calss classification 和nulti-label classification不不同，下面内容转载于某篇博文一直很纠结Multi-class, Multi-label 以及 Multi-task 各自的区别和联系，

ground truth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，ground truth in wikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性，用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记，试想一下如果训练标记错误，那么将会对测试数据的预测产生影响，因此这里将那些正确打标记的数据成为ground

首先强调multi-class 和multi-label是不同的，前者是每个样本只属于一个类别，后者是每个样本可以有多个类别标记，即多个类别在模式识别，信息检索，二分类等问题中常常需要对结果进行评价，评价的几个指标通常是准确率（accuracy），精确率（precision）和召回率（recall）1、分类问题举个二分类的问题，类别狗为正，猫为负。测试用例12只动物，7只狗，5只猫。识别出8只狗，