metrics.homogeneity_score

时间: 2023-05-02 07:03:20 浏览: 176
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tcp_metrics.rar_V2

b'metrics.homogeneity_score' 是 Scikit-learn 库中用来计算聚类效果的一个函数，用于评估聚类算法中聚类结果的同质性，即评估同一簇中的样本是否属于同一类别。它的值范围在0~1之间，数值越大表示聚类结果越好。
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from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 定义参数空间 param_grid = { 'n_clusters': [2, 3, 4, 5, 6], 'affinity': ['euclidean', 'manhattan', 'cosine'], 'linkage': ['ward', 'complete', 'average'] } scoring = ['adjusted_rand_score', 'adjusted_mutual_info_score', 'homogeneity_score'] # 构建模型 model = AgglomerativeClustering() # 网格搜索 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=10,scoring=scoring) grid_search.fit(X) # 输出最优参数组合 print(grid_search.best_params_) # 训练模型 best_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=grid_search.best_params_['n_clusters'], affinity=grid_search.best_params_['affinity'], linkage=grid_search.best_params_['linkage']) best_model.fit(X) # 预测并计算MSE y_pred = best_model.fit_predict(X) mse = mean_squared_error(y_pred, iris.target) print("MSE: ", mse)这段代码为什么报错？请解释原因，并给出正确的可运行的代码

'homogeneity': 'homogeneity_score' } # 构建模型 model = AgglomerativeClustering() # 网格搜索 grid_search = GridSearchCV( model, param_grid, cv=10, scoring=scoring, refit='AMI' ) # 训练模型 ...

['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy', 'completeness_score', 'explained_variance', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'fowlkes_mallows_score', 'homogeneity_score', 'jaccard', 'jaccard_macro', 'jaccard_micro', 'jaccard_samples', 'jaccard_weighted', 'matthews_corrcoef', 'max_error', 'mutual_info_score', 'neg_brier_score', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'neg_mean_poisson_deviance', 'neg_mean_squared_error', 'neg_mean_squared_log_error', 'neg_median_absolute_error', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'neg_root_mean_squared_error', 'normalized_mutual_info_score', 'positive_likelihood_ratio', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'rand_score', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc', 'roc_auc_ovo', 'roc_auc_ovo_weighted', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'top_k_accuracy', 'v_measure_score']哪些适合xgboost回归

from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 假设y_true是真实值，y_pred是模型预测值 mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred) neg_mae = -mae 你可以根据需要选择适当的指标进行评估。请注意，...
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# Cluster Analysis Evaluation: Silhouette Coefficient and Other Internal Metrics ## 1. Overview of Cluster Analysis ### 1.1 Definition and Importance of Cluster Analysis Cluster Analysis is a vital ...

TypeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_20700\4153620516.py in <module> 20 # 网格搜索 21 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=10) ---> 22 grid_search.fit(X) 23 24 # 输出最优参数组合 F:\learn safeware\python\anaconda\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py in fit(self, X, y, groups, **fit_params) 791 scorers = self.scoring 792 elif self.scoring is None or isinstance(self.scoring, str): --> 793 scorers = check_scoring(self.estimator, self.scoring) 794 else: 795 scorers = _check_multimetric_scoring(self.estimator, self.scoring) F:\learn safeware\python\anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py in check_scoring(estimator, scoring, allow_none) 475 return None 476 else: --> 477 raise TypeError( 478 "If no scoring is specified, the estimator passed should " 479 "have a 'score' method. The estimator %r does not." % estimator TypeError: If no scoring is specified, the estimator passed should have a 'score' method. The estimator AgglomerativeClustering() does not.出现这个错误的原因，以及详细的解决措施

scoring = ['adjusted_rand_score', 'adjusted_mutual_info_score', 'homogeneity_score'] # 网格搜索 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=10, scoring=scoring) grid_search.fit(X) # 输出最优...

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Sklearn.cluster also provides various metrics to evaluate the quality of the clustering results, such as silhouette score, homogeneity score, completeness score, and adjusted mutual information score.

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homogeneity = metrics.homogeneity_score(y_true, y_pred) completeness = metrics.completeness_score(y_true, y_pred) v_measure = metrics.v_measure_score(y_true, y_pred) #打印结果 print("Adjusted Rand ...

1.调用兰德指数、互信息、同质性、完整性和 V-measure等评估方法评估聚类性能，并尝试用于真实数据集，并提供完整的python代码。

homogeneity = metrics.homogeneity_score(y_true, y_pred) completeness = metrics.completeness_score(y_true, y_pred) v_measure = metrics.v_measure_score(y_true, y_pred) # 打印结果 print("Adjusted Rand ...
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