Python sklearn rand_score用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 sklearn.metrics.rand_score 的用法。

用法:

sklearn.metrics.rand_score(labels_true, labels_pred)

蘭德 index 。

蘭德 index 通過考慮在預測和真實聚類中相同或不同聚類中分配的所有樣本對和計數對來計算兩個聚類之間的相似性度量。

原始 RI 分數為：

RI =(一致對數)/(對數)

在用戶指南中閱讀更多信息。

參數：

labels_true：形狀類似數組 (n_samples,)，dtype=integral

地麵實況類標簽用作參考。

labels_pred：形狀類似數組 (n_samples,)，dtype=integral

要評估的集群標簽。

返回：

RI：浮點數

相似度分數介於 0.0 和 1.0 之間，含 1.0 代表完美匹配。

參考：

例子：

完全匹配的標簽甚至有 1 分

>>> from sklearn.metrics.cluster import rand_score
>>> rand_score([0, 0, 1, 1], [1, 1, 0, 0])
1.0

將所有類成員分配到相同集群的標簽是完整的，但可能並不總是純粹的，因此受到懲罰：

>>> rand_score([0, 0, 1, 2], [0, 0, 1, 1])
0.83...