metrics.normalized_mutual_info_score(label, sample)

这是一个用于计算标签和样本之间归一化互信息的函数。其中，label是真实的标签，而sample是聚类算法生成的样本标签。互信息是用来衡量两个随机变量之间的相关性的指标，而归一化互信息则是将互信息除以两个随机变量之间的熵的乘积，使得其取值在0到1之间。在聚类领域中，归一化互信息通常用来评估聚类算法的性能。值越高表示聚类结果与真实标签的一致性越好。

相关问题

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。

metrics.mutual_info_score(label, sample)

`metrics.mutual_info_score(label, sample)` 是一种用于评估分类结果的指标，它可以计算两个变量之间的互信息（mutual information），从而评估它们之间的相关性。其中，`label` 是真实的分类标签，`sample` 是分类器预测的结果。该指标的取值范围为 [0,1]，取值越大表示分类器预测结果与真实标签之间的相关性越强。当两个变量完全独立时，互信息为 0；当它们完全一致时，互信息为 1。