关于如何解决标签泄露问题

[Echo628999]

[BojunZhan]

Hi,感谢您对我们工作的支持，您目前图片上的test结果是one-by-one的结果，会涉及到标签泄露问题，我们提供了fusion预测缓解知识点信息泄露问题(pykt-toolkit/pykt/models/evaluate_model.py line 360).

[BojunZhan]

fustion预测(pykt-toolkit/pykt/examples/wandb_predict.py line 78/86)，您结果：testauc/window_testauc分别对应一一非window和window的结果（即KC级别），auclate_xx/windowauclate_xx是我们question级别的结果，也就是进行了fusion后的结果

[Echo628999]

还想向您咨询一下ori_ _中ori是什么意思，另外oriaucconcepts中concepts对应的是哪种预测场景

[BojunZhan]

非window直接截断，大于最大长度x的部分会做为全新的学生序列，大于x的部分构成的新序列无法重新利用历史信息。 window不截断，会使用最近的x-1个历史进行下一时刻的预测。ori对应的非window模式，关于concept，我们的文章中没有介绍这个方法 ---- 回复的原邮件 ***@***.***>发送日期2023年11月06日 21:27 ***@***.***> ***@***.***>***@***.***>主题Re: [pykt-team/pykt-toolkit] 关于如何解决标签泄露问题 (Discussion #139) 还想向您咨询一下ori_ _中ori是什么意思，另外oriaucconcepts中concepts对应的是哪种预测场景 —Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***> [ { ***@***.***": "http://schema.org", ***@***.***": "EmailMessage", "potentialAction": { ***@***.***": "ViewAction", "target": "#139 (reply in thread)", "url": "#139 (reply in thread)", "name": "View Discussion" }, "description": "View this Discussion on GitHub", "publisher": { ***@***.***": "Organization", "name": "GitHub", "url": "https://github.com" } } ]