normalized_mutual_info_score

归一化互信息得分（normalized_mutual_info_score）是一种用于衡量两个聚类结果之间相似度的指标。它是互信息得分的一种归一化形式，可以消除聚类结果大小和簇数的影响。该指标的取值范围在到1之间，值越大表示两个聚类结果越相似。

相关问题

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。

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。