评价模块的实现

针对根据专家的 50 条五维时间序列对学生 50 条五维时间序列进行评价，可以分别从相似度、均值、趋势、周期性和波形形状等方面进行分析。以下是一种常见的实现方法：

1. 相似度评价

可以使用一些相似度度量方法，如欧氏距离、余弦相似度、DTW 距离等来评价两组时间序列之间的相似度。

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import euclidean
from scipy.stats import pearsonr

# 专家数据和学生数据
expert_data = np.random.rand(50, 5)
student_data = np.random.rand(50, 5)

# 计算欧氏距离
euclidean_distances = [euclidean(expert_data[i], student_data[i]) for i in range(50)]

# 计算皮尔逊相关系数
pearson_correlations = [pearsonr(expert_data[i], student_data[i])[0] for i in range(50)]

# 打印相似度评价结果
print("Euclidean distances:", euclidean_distances)
print("Pearson correlations:", pearson_correlations)

2. 均值评价

可以计算学生数据和专家数据的均值并比较两者的差异。

# 计算均值
expert_mean = np.mean(expert_data, axis=0)
student_mean = np.mean(student_data, axis=0)

# 打印均值结果
print("Expert data mean:", expert_mean)
print("Student data mean:", student_mean)

3. 趋势评价

可以使用之前提到的线性回归方法来提取趋势和比较两组数据的趋势是否一致。

4. 周期性评价

可以通过傅立叶变换或自相关函数来评价两组数据的周期性是否相似。

5. 波形形状评价

可以通过峰度、偏度等统计量或者波形拟合方法来评价波形的形状是否接近。

综合以上方法，可以对学生 50 条五维时间序列进行从多个角度的评价。根据实际需求和具体情况，您还可以尝试其他方法和指标来进行评价。希望以上方法能够帮助您对学生的时间序列数据进行全面评价。如果您有其他问题或需要进一步帮助，请随时告诉我，我将尽力回答您的问题。
‍

‍