一个常见的例子是 Jaccard 相似系数：

$J(Y, P) = \frac{|Y~\cap~P|}{|Y~\cup~P|}$

在哪里$P$是一个实例的预测标签集，并且$Y$是真正的标签集。这给出了之间的值$0$和$1$对于每个实例，您可以对整个测试集进行平均以给出分数。如果$P = Y$， 然后$J(Y, P) = 1$.

这是在scikit-learnas中实现的sklearn.metrics.jaccard_similarity_score。