(我意识到,如果我将 average_method 更改为“算术”、“最小”或“最大”,我会得到一个更现实的答案,但不确定哪一个最适合我的情况。)使用 sklearn 0.20.0,我将提供一个合成示例来重现该问题:metrics.normalized_mutual_info_score([0]*100001, [0]*100000 + [1])metrics.normalized_mutual_info_score([...
1.输出 System.out.println(); //输出且换行 System.out.print(); //输出且不换行 System.out...
import dim_zero_cat from torchmetrics.utilities.imports import _MATPLOTLIB_AVAILABLE from torchmetrics.utilities.plot import _AX_TYPE, _PLOT_OUT_TYPE if not _MATPLOTLIB_AVAILABLE: __doctest_skip__ = ["MutualInfoScore.plot"] class MutualInfoScore(Metric): r"""Compute `Mutual Information Score`...
normalized_mutual_info_score(labels_true, labels_pred, *, average_method='arithmetic') 两个聚类之间的标准化互信息。 归一化互信息 (NMI) 是互信息 (MI) 分数的归一化,用于在 0(无互信息)和 1(完全相关)之间缩放结果。在此函数中,互信息通过 H(labels_true) 和H(labels_pred)) 的一些广义平均值...
在下文中一共展示了metrics.adjusted_mutual_info_score方法的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: test_metrics_from_list ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from sklearn import metrics [as 别名]# 或者...
adjusted_mutual_info_score(gtlabels[:numeval], labels[:numeval]) nmi = metrics.normalized_mutual_info_score(gtlabels[:numeval], labels[:numeval]) acc = clustering_accuracy(gtlabels[:numeval], labels[:numeval]) return ari, ami, nmi, acc ...
在下文中一共展示了normalized_mutual_info_score函数的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: test_classification ▲点赞 6▼ deftest_classification():fromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.cross...
在下文中一共展示了metrics.mutual_info_score方法的7个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: ami ▲点赞 5▼ # 需要导入模块: from sklearn import metrics [as 别名]# 或者: from sklearn.metrics import...
1.0 >>> adjusted_mutual_info_score([0, 0, 1, 1], [1, 1, 0, 0]) ... 1.0 如果类成员完全分散在不同的集群中,则分配完全是in-complete,因此 AMI 为空: >>> adjusted_mutual_info_score([0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3]) ... 0.0 相关用法 Python sklearn adjusted_rand_score...
在下文中一共展示了metrics.adjusted_mutual_info_score方法的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: test_metrics_from_list ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from sklearn import metrics [as 别名]# 或者...