Scikit-learn 中提供了三个计算互信息的指标:互信息得分(Mutual Information Score)、调整后的互信息得分(Adjusted Mutual Information Score,AMI)和标准化的互信息得分(Normalized Mutual Information Score,NMI)。这三个指标之间的区别如下: 互信息得分(Mutual Information Score):互信息是两个离散随机变量之间的相互依赖...
NMI 经常在文献中使用,而 AMI 最近被提出,并且 normalized against chance: >>> 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> from sklearn import metrics >>> labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1] >>> labels_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 2] >>> metrics.adjusted_mutual_info...
y_pred_custom =(y_proba>0.3).astype(int)# 默认阈值为0.5 通过Scikit-Learn 的 metrics 模块可以快速实现所有主流分类指标的计算,建议结合交叉验证(如 cross_val_score)使用这些指标以获得更稳定的评估结果。 回归任务评估指标 核心指标解析 误差类指标 均方误差(MSE) 公式:MSE=1n∑ni=1(yi–y^i)2MSE=1n...
这种测量方案的两个不同的标准化版本可用,Normalized Mutual Information(NMI) 和Adjusted Mutual Information(AMI)。NMI 经常在文献中使用,而 AMI 最近被提出,并且 normalized against chance: >>> >>> from sklearn import metrics >>> labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1] >>> labels_pred = [0,...
这种测量方案的两个不同的标准化版本可用,Normalized Mutual Information(NMI)和Adjusted Mutual Information(AMI)。NMI 经常在文献中使用,而 AMI 最近被提出,并且normalized against chance: >>>fromsklearnimportmetrics>>>labels_true=[0,0,0,1,1,1]>>>labels_pred=[0,0,1,1,2,2]>>>metrics.adjusted_mu...
fromsklearn.metrics.clusterimportcontingency_matrix x=["a","a","a","b","b","b"]y=[1,1,2,0,1,2]contingency_matrix(x,y) Output array([ [0, 2, 1], [1, 1, 1] ]) The first row of above output shows that among three samples whose true cluster is a, none of them is in...
Scikit-Learn 中的评估指标 先前按照Scikit-Learn的文档整理了一份评估指标,回头看下梳理的非常的技术化,整理完有种自己都不太想看的感觉。今天抽时间再做一次重新的梳理。 目录 分类任务评估指标 混淆矩阵(Confusion Matrix) 分类任务的基础工具,用于统计预测结果与真实标签的对应关系。