def get_y_preds(y_true, cluster_assignments, n_clusters): """ Computes the predicted labels, where label assignments now correspond to the actual labels in y_true (as estimated by Munkres) cluster_assignments: array of labels, outputted by kmeans y_true: true labels n_clusters: number of clusters in the dataset returns: a tuple containing the accuracy and confusion matrix, in that order """ confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(y_true, cluster_assignments, labels=None) # compute accuracy based on optimal 1:1 assignment of clusters to labels cost_matrix = calculate_cost_matrix(confusion_matrix, n_clusters) indices = Munkres().compute(cost_matrix) kmeans_to_true_cluster_labels = get_cluster_labels_from_indices(indices) if np.min(cluster_assignments) != 0: cluster_assignments = cluster_assignments - np.min(cluster_assignments) y_pred = kmeans_to_true_cluster_labels[cluster_assignments] return y_pred

这个函数的作用是根据聚类结果和真实标签计算预测标签，并返回准确率和混淆矩阵。让我来解释一下这个函数的算法流程：

1. 使用 `metrics.confusion_matrix` 函数计算混淆矩阵 `confusion_matrix`。混淆矩阵用于比较聚类结果和真实标签的一致性。

2. 使用 `calculate_cost_matrix` 函数计算成本矩阵 `cost_matrix`。成本矩阵表示将聚类分配给标签的成本。

3. 使用 Munkres 算法通过求解最佳分配问题，得到索引列表 `indices`。这些索引用于将聚类与真实标签进行最佳匹配。

4. 使用 `get_cluster_labels_from_indices` 函数获取从索引列表 `indices` 中提取的聚类标签。

5. 如果聚类结果中的最小值不为0，则将聚类结果减去最小值，以便将聚类结果映射到从0开始的标签。

6. 根据聚类结果映射到真实标签的聚类标签数组 `kmeans_to_true_cluster_labels` 和聚类结果数组 `cluster_assignments`，计算预测标签数组 `y_pred`。

7. 返回预测标签数组 `y_pred`。

函数还计算了准确率和混淆矩阵，但在这段代码中没有明确返回，你可以根据需要进行进一步处理。

请注意，该函数依赖于其他函数 `calculate_cost_matrix` 和 `get_cluster_labels_from_indices` 的实现。你需要确保这些函数已经定义并正确实现。

相关问题

这段程序的功能？ for subject_id, model_file in personalised_cps.items(): model = torch.load(model_file, map_location=config.device) subj_dev_labels, subj_dev_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['devel'], use_gpu=use_gpu) all_dev_labels.append(subj_dev_labels) all_dev_preds.append(subj_dev_preds) all_dev_ids.extend([subject_id]*subj_dev_labels.shape[0]) subj_test_labels, subj_test_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['test'], use_gpu=use_gpu) all_test_labels.append(subj_test_labels) all_test_preds.append(subj_test_preds) all_test_ids.extend([subject_id]*subj_test_labels.shape[0]) all_dev_labels = np.concatenate(all_dev_labels) all_dev_preds = np.concatenate(all_dev_preds) all_test_labels = np.concatenate(all_test_labels) all_test_preds = np.concatenate(all_test_preds)

这段程序的功能是进行个性化推荐的模型评估。首先，它遍历一个包含个性化模型文件路径的字典 personalized_cps，通过使用torch.load加载模型，并在指定设备上进行评估。对于每个模型，它会将开发集和测试集的真实标签和预测值存储在相应的数组 all_dev_labels、all_dev_preds、all_test_labels 和 all_test_preds 中，同时将子主题的 id 存储在 all_dev_ids 和 all_test_ids 中。最后，它使用 numpy.concatenate 将所有主题的标签和预测值合并成一个数组，以便进行后续的模型评估。

def evaluate(label, pred): nmi = metrics.normalized_mutual_info_score(label, pred) ari = metrics.adjusted_rand_score(label, pred) f = metrics.fowlkes_mallows_score(label, pred) pred_adjusted = get_y_preds(label, pred, len(set(label))) acc = metrics.accuracy_score(pred_adjusted, label) return nmi, ari, f, acc

这段代码定义了一个名为 `evaluate` 的函数，该函数接受两个参数 `label` 和 `pred`，用于计算聚类算法的评估指标。

- `nmi`：使用 `metrics.normalized_mutual_info_score()` 函数计算标签和预测结果之间的归一化互信息分数。
- `ari`：使用 `metrics.adjusted_rand_score()` 函数计算标签和预测结果之间的调整兰德指数。
- `f`：使用 `metrics.fowlkes_mallows_score()` 函数计算标签和预测结果之间的 Fowlkes-Mallows 指数。
- `pred_adjusted`：调用 `get_y_preds()` 函数获取调整后的预测结果，该函数接受标签、预测结果和标签类别数量作为参数。
- `acc`：使用 `metrics.accuracy_score()` 函数计算调整后的预测结果与标签之间的准确率。

最后，函数返回 nmi、ari、f 和 acc 这四个评估指标的值。你可以根据需要使用这些指标来评估聚类算法的性能。