from sklearn.metrics.cluster import v_measure_score 这一句的真实标签怎么写v_measure = v_measure_score(真实标签, 聚类标签)
时间: 2024-02-16 11:02:53 浏览: 21
"真实标签"指的是用于评估聚类效果的实际分类标签,通常是由人工标注或者已知的真实类别信息提供的。在使用 v_measure_score 进行聚类效果评估时,需要将真实标签作为该函数的第一个参数传入。例如,如果真实标签保存在一个列表中,可以这样写:
```
真实标签 = [0, 1, 1, 2, 2, 2]
聚类标签 = [1, 1, 0, 2, 2, 2]
v_measure = v_measure_score(真实标签, 聚类标签)
```
其中,真实标签为 `[0, 1, 1, 2, 2, 2]`,聚类标签为 `[1, 1, 0, 2, 2, 2]`,v_measure 为评估得分。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import * from sklearn.cluster import * digits = load_digits() digits_X = digits.data digits_y = digits.target n_clusters = 10 clf =(n_clusters=n_clusters, random_state=0) clf.load_digits() result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.labels_)
在你提供的代码中,有一些问题需要修改才能正确运行。
首先,你在定义 `clf` 时缺少了 `KMeans` 这个类的名字,应该改为:
```python
clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)
```
接着,你需要用 `clf.fit()` 方法来拟合模型,而不是 `clf.load_digits()`。
最后,你可以使用 `homogeneity_completeness_v_measure()` 方法来计算聚类结果的完整性、同质性和V-measure值。需要注意的是,这个方法需要传入真实标签和预测标签两个参数,因此我们需要用 `clf.predict(digits_X)` 来获取预测标签。修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.metrics import *
from sklearn.cluster import *
digits = load_digits()
digits_X = digits.data
digits_y = digits.target
n_clusters = 10
clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)
clf.fit(digits_X)
result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.predict(digits_X))
print("Homogeneity: {:.3f}, Completeness: {:.3f}, V-measure: {:.3f}".format(result[0], result[1], result[2]))
```
希望这个回答对你有所帮助!
skimage哪个版本支持from skimage.measure.simple_metrics import compare_psnr
从skimage 0.18.1版本开始,可以使用`from skimage.measure.simple_metrics import compare_psnr`。如果您的skimage版本低于此,请尝试升级skimage到最新版本。您可以使用以下命令升级skimage:
```
pip install -U scikit-image
```
如果您使用的是conda包管理器,则可以使用以下命令升级skimage:
```
conda update scikit-image
```