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；。

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from sklearn import metrics
metrics.adjusted_rand_score(df.pre_type,df.pre_type_2)

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计算两列一致性
df['bool'] = np.where(df['pre_type'] == df['pre_type_2'], 1, 0)
print(df['bool'].sum())

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