adjusted_rand_score

调整兰德指数（Adjusted Rand Score）是一种用于评估聚类算法性能的指标，它可以衡量聚类结果与真实标签之间的相似度。该指标的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全匹配，表示随机匹配，-1表示完全不匹配。

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metrics.adjusted_rand_score

metrics.adjusted_rand_score是一种用于衡量聚类算法性能的指标，它可以评估聚类结果与真实标签之间的相似度。该指标的取值范围为[-1,1]，其中1表示聚类结果与真实标签完全一致，表示聚类结果与随机分配标签相同，-1表示聚类结果与真实标签完全相反。该指标可以用于比较不同聚类算法的性能，以及优化聚类算法的参数。

AttributeError: module 'keras.metrics' has no attribute 'adjusted_rand_score'

在Keras中，`adjusted_rand_score`不是`keras.metrics`模块的属性。`adjusted_rand_score`是一个用于计算聚类算法性能的指标，通常在`sklearn.metrics`模块中使用。

如果你想在Keras中使用`adjusted_rand_score`，你需要导入`sklearn.metrics`模块，并使用它来计算聚类算法的性能。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
# 假设你有两个聚类结果的标签
labels_true = [0, 0, 1, 1, 2, 2]
labels_pred = [0, 0, 1, 1, 3, 3]

# 计算adjusted_rand_score
score = adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred)
print("Adjusted Rand Score:", score)