Как написать код для оценки точности предсказания ссылок в Python?

Question

У меня проблема с предсказанием ссылок с использованием индекса adamic_adar. Набор данных представляет собой сетку (пограничный список с 1000 ссылками). Я случайно выбрал 80% (800) ребер из наблюдаемого набора данных. Мне нужно выбрать 200 самых прогнозируемых ссылок из приведенных ниже, а также рассчитать коэффициент точности. Я не знаю, что делать дальше. Как бы я это сделал ... помогите!

import numpy as np
import networkx as nx


G = nx.read_edgelist('Grid.txt', create_using=nx.Graph(), nodetype=int)
preds = nx.adamic_adar_index(G);
for u, v, p in preds:
    '(%d, %d) -> %.8f' % (u, v, p)
    print(u, v, p)

Answer 1

Я предполагаю, что u, v - вершина графа, а p - точность.

import numpy as np
import networkx as nx
import random

G = nx.read_edgelist('Grid.txt', create_using=nx.Graph(), nodetype=int)
preds = nx.adamic_adar_index(G)
preds = random.sample(preds, int(len(preds)*0.8))
preds = sorted(preds, key=lambda x: x[2], reverse=True)[:200]
ratio = sum([t[2] for t in preds])/len(preds)
print(ratio)