NLP-Pearson相关系数计算公式及代码

随便记录一下。。。

计算公式

Pearson=∑ni=1xiyi−∑ni=1xi∑ni=1yin∑ni=1xi2−(∑2i=1xi)2n−−−−−−−−−−−−−−−−√∑ni=1yi2−(∑ni−1yi)2n−−−−−−−−−−−−−−−−√Pearson=∑i=1nxiyi−∑i=1nxi∑i=1nyin∑i=1nxi2−(∑i=12xi)2n∑i=1nyi2−(∑i−1nyi)2n

Pearson=\frac{{\sum_{i=1}^n {x_i}{y_i}}-{\frac{{\sum_{i=1}^n {x_i}}{\sum_{i=1}^n{y_i}}}{n}}}{{\sqrt{{\sum_{i=1}^n {x_i}^2}-{\frac{{(\sum_{i=1}^2 {x_i})}^2}{n}}}}{\sqrt{{\sum_{i=1}^n{{y_i}^2}}-\frac{{(\sum_{i-1}^n{y_i})}^2}{n}}}}

代码

 with tf.name_scope("pearson"):mid1 = tf.reduce_mean(self.score * self.input_y) - \tf.reduce_mean(self.score) * tf.reduce_mean(self.input_y)mid2 = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(self.score)) - tf.square(tf.reduce_mean(self.score))) * \tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(self.input_y)) - tf.square(tf.reduce_mean(self.input_y)))self.pearson = mid1 / mid2

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