sklearn.metrics.consensus_score?

sklearn.metrics.consensus_score(a, b, *, similarity='jaccard')

兩組雙簇的相似性。

計算各個雙簇之間的相似性。然后使用匈牙利算法找到集合之間的最佳匹配。最終分數是相似度之和除以較大集合的大小。

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參數	說明
a	(rows, columns) 一組二聚類的行和列指示器的元組。
b	(rows, columns) 另一組類似a的二聚類元組。
similarity	string or function, optional, default: “jaccard” 可以是使用Jaccard系數的字符串“jaccard”，也可以是帶有四個參數的任何函數，每個參數都是一個一維指示符向量：（a_rows，a_columns，b_rows，b_columns）。

參考

sklearn.metrics.consensus_score應用示例?

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