如何在python中用sklearn库调用CH分数评估函数

要在Python中使用scikit-learn库调用CH分数评估函数，您可以使用`sklearn.metrics.calinski_harabasz_score`函数。以下是一个示例代码，您可以将其用作参考：

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score

# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=4, random_state=42)

# 训练KMeans模型并进行预测
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42).fit(X)
y_pred = kmeans.predict(X)

# 计算CH分数
ch_score = calinski_harabasz_score(X, y_pred)

print("CH分数为：", ch_score)

在上面的代码中，我们首先生成一个包含1000个数据点和4个聚类中心的数据集。然后，我们使用KMeans算法对数据进行聚类，并使用`calinski_harabasz_score`函数计算CH分数。最后，我们打印出CH分数的值。

请注意，`calinski_harabasz_score`函数需要两个参数：数据集和聚类标签。数据集应该是一个二维数组，每一行代表一个数据点，每一列代表一个特征。聚类标签应该是一个一维数组，包含每个数据点所属的聚类编号。