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ARI指标计算

ARI指标计算

作者: 倪桦 | 来源:发表于2022-04-01 10:50 被阅读0次
    image.png ARI∈[−1,1] 。值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合。从广义的角度来将,ARI是衡量两个数据分布的吻合程度的。负值代表两列聚类标签相对独立,正值代表两列聚类标签很相似,1 代表两列聚类标签完全相同;。 image.png
    from sklearn import metrics
    metrics.adjusted_rand_score(df.pre_type,df.pre_type_2)
    
    
    image.png
    计算两列一致性
    df['bool'] = np.where(df['pre_type'] == df['pre_type_2'], 1, 0)
    print(df['bool'].sum())
    
    image.png

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