介绍
wilson-rate 是一个用于计算二分类样本中正类占比的 npm 包，可以基于一定置信度得到该占比的置信区间。该包基于 Wilson Score interval 算法实现，常用于用户评价中的好评率计算。
安装
通过 npm 可以简单地安装该包：
npm install wilson-rate
使用
该包的使用非常简单。首先，你需要导入该包：
const wilsonRate = require('wilson-rate');然后，调用 wilsonRate(positive, total, confidence) 函数即可得到正类占比以及置信区间：
const data = wilsonRate(100, 500, 0.95);
console.log(`正类占比为 ${data.rate}，置信区间为 (${data.lower}, ${data.upper})`);其中，positive 表示正类数量，total 表示样本总量，confidence 表示置信度。该函数的返回值是一个对象，包含 rate、 lower 和 upper 三个属性，分别表示正类占比、置信区间下界和置信区间上界。
如果你需要进行多次计算，建议将置信度提前计算好，避免重复计算，提升性能：
const wilsonScore = require('wilson-score');
const confidence = wilsonScore(0.95);
const data1 = wilsonRate(20, 100, confidence);
const data2 = wilsonRate(30, 100, confidence);
console.log(`正类占比为 ${data1.rate}，置信区间为 (${data1.lower}, ${data1.upper})`);
console.log(`正类占比为 ${data2.rate}，置信区间为 (${data2.lower}, ${data2.upper})`);示例
下面给出一个使用 wilson-rate 计算好评率的简单示例。
HTML 代码
-- -------------------- ---- -------
--------- -----
------
------
--------------------
-------
------
-----
--------------
--------------------------------
------
------ -------------------------
------ ------------- ------------ ---------- -----------------
------ ---------------------------
------ ------------- --------------- ------------- -----------------
------- ----------------------------
-------
-- ----------------
------
------- --------------------------------------------------------------------------------
--------
----- ---- - -------------------------------
----- ------ - ----------------------------------
----- ---------- - -----------------
------------------------------- ------- -- -
-----------------------
----- ----- - -------------------------------------------------
----- -------- - ----------------------------------------------------
----- ---- - -------------------- ------ ------------
---------------- - ----- ----------------------------- -------------------------- ----------------------------
---
---------
-------
-------效果
总结
wilson-rate 是一个十分实用的 npm 包，可用于计算样本中正类占比的置信区间，是前端开发者进行用户评价数据分析的一项必备工具，也是学习计算机科学中置信区间算法的好例子。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/6006710f8dd3466f61ffe2a5