想问下机器学习PAI中swing的详细计算公式是什么呢？

Swing是一种用于二分类问题的评价指标，其定义如下：

SWING = TP - FP + TN - FN

其中，TP表示真正例（True Positive），FP表示假正例（False Positive），TN表示真反例（True Negative），FN表示假反例（False Negative）

它基于四个基础指标（TP、FP、TN、FN），既考虑了分类器的准确性又考虑了分类器的偏差性（bias）。Swing值可以取正负值，当Swing值为正时，分类器思考的方式更倾向于预测样本为正例，而当Swing值为负时，则更倾向于预测样本为反例。

一般来说，对于具有较好性能的模型，Swing值应该为正。其显著优点是不受数据分布倾斜的影响，因此适用于不平衡数据集的评估。

我能够为你提供有关Swing机器学习算法的基本信息。Swing 是基于分类器的机器学习算法，其本质是一种决策树的改进版本。

在 Swing 算法中，每个节点都会遍历训练集中的数据，并选择最优的特征来评估所需的分裂方式。 在评估分裂方式时，Swing 算法综合考虑分类准确率和分裂程度的平衡，使得分裂后的数据更加具有代表性和区分性。最终，Swing 算法构建出一棵分裂之后分类器的决策树，用于对新的数据进行二分类预测。

与传统的分类树相比，Swing 算法的计算公式是一个优化问题，具体来说是在每个节点上根据特定的目标函数测量每个特征（或特征组合）的重要性，该目标函数可以根据用户需求进行定制。

由于 Swing 算法是一种比较新的算法，因此其具体的计算公式可能会被不断改进和优化。在具体使用 Swing 算法时，建议参考相关的文献和资料，了解其最新的计算公式，并使用专业的机器学习工具包进行实现和操作。

• Swing是基于混淆矩阵（Confusion Matrix）计算的，具体公式如下：

Swing = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

其中，TP表示真正例（True Positive）的数量，即被正确地预测为正例的数量；TN表示真反例（True Negative）的数量，即被正确地预测为反例的数量；FP表示假正例（False Positive）的数量，即被错误地预测为正例的数量；FN表示假反例（False Negative）的数量，即被错误地预测为反例的数量。

Swing算法是阿里巴巴提出的一种召回算法，swing算法考虑user - item - user这样的局部图结构关系；对于共同点击商品的用户，如果用户之间共同点击的商品越少则商品就越相似。 商品的Swing得分计算如下：

上式中，表示点击商品的所有用户；表示用户点击的所有商品；是一个平滑因子；

参考文档https://zhuanlan.zhihu.com/p/364593067，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”