rand_score

sklearn.metrics.rand_score(labels_true, labels_pred)[source]

Индекс Рэнда.

Индекс Рэнда вычисляет меру сходства между двумя кластеризациями, рассматривая все пары образцов и подсчитывая пары, которые назначены в одни и те же или разные кластеры в предсказанной и истинной кластеризациях [1] [2].

Сырой индекс Рэнда [3]:

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

Подробнее см. в Руководстве пользователя.

Параметры:

labels_truearray-like of shape (n_samples,), dtype=integral

Истинные метки классов, используемые в качестве ссылки.

labels_predarray-like of shape (n_samples,), dtype=integral

Метки кластеров для оценки.

Возвращает:

RIfloat

Оценка сходства от 0.0 до 1.0 включительно, 1.0 соответствует точному совпадению.

См. также

adjusted_rand_score

Скорректированный индекс Рэнда.

adjusted_mutual_info_score

Скорректированная взаимная информация.

Ссылки

[1]

Hubert, L., Arabie, P. “Comparing partitions.” Journal of Classification 2, 193–218 (1985)..

[2]

Wikipedia: Simple Matching Coefficient

[3]

Wikipedia: Rand Index

Примеры

Совершенно совпадающие маркировки имеют оценку 1, даже

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

Маркировки, которые назначают всех членов классов в одни и те же кластеры, являются полными, но могут быть не всегда чистыми, поэтому они подвергаются штрафам:

>>> rand_score([0, 0, 1, 2], [0, 0, 1, 1])
np.float64(0.83...)

Галерея примеров

Коррекция случайности в оценке производительности кластеризации