rand_score

sklearn.metrics.rand_score(labels_true, labels_pred)[исходный код]

Индекс Рэнда.

Индекс Рэнда вычисляет меру сходства между двумя кластеризациями, рассматривая все пары объектов и подсчитывая пары, которые отнесены к одним и тем же или разным кластерам в предсказанной и истинной кластеризациях [1] [2].

Исходная оценка RI [3]:

RI = (number of agreeing pairs) / (number of pairs)

Подробнее см. в руководстве пользователя.

Параметры:

labels_trueмассивоподобный объект формы (n_samples,)

Истинные метки классов, используемые в качестве эталона.

labels_predмассивоподобный объект формы (n_samples,)

Метки кластеров для оценки.

Возвращает:

RIвещественное число

Оценка сходства от 0.0 до 1.0 включительно; значение 1.0 соответствует идеальному совпадению.

См. также

adjusted_rand_score

Скорректированный индекс Рэнда.

adjusted_mutual_info_score

Скорректированная взаимная информация.

Литература

[1]

Юбер, Л., Араби, П. «Сравнение разбиений». Журнал классификации, 2, 193–218 (1985)..

[2]

Википедия: коэффициент простого совпадения

[3]

Википедия: индекс Рэнда

Примеры

Для полностью совпадающих разметок оценка равна 1 даже

>>> from sklearn.metrics.cluster import rand_score
>>> rand_score([0, 0, 1, 1], [1, 1, 0, 0])
1.0

Разметки, относящие все объекты классов к одним и тем же кластерам, являются полными, но не всегда чистыми, поэтому получают штраф:

>>> rand_score([0, 0, 1, 2], [0, 0, 1, 1])
0.83

Примеры в галерее

Коррекция случайного совпадения при оценке качества кластеризации