accuracy_score和normalized_mutual_info_score的大小含义

`accuracy_score`和`normalized_mutual_info_score`都是用于衡量分类任务的评价指标，它们的大小含义如下：

- `accuracy_score`：指分类器将样本正确分类的比例。取值范围为0到1，越接近1表示分类器的准确率越高，越接近0表示分类器的准确率越低。

- `normalized_mutual_info_score`：用于衡量分类结果与真实标签之间的相似程度。取值范围为0到1，越接近1表示分类结果与真实标签的一致性越高，越接近0表示分类结果与真实标签的一致性越低。

需要注意的是，这两个指标的取值范围不同，不能进行直接比较。一般来说，若分类任务的类别不平衡，`accuracy_score`可能会受到样本数量较多的类别的影响，因此需要结合其他指标进行评估；`normalized_mutual_info_score`则更适合用于评估类别数量较多的分类任务。