sklearn中使用calinski_harabaz_score

最新推荐文章于 2025-09-06 13:53:09 发布
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本文解决了一个在使用sklearn进行聚类评估时遇到的问题，即调用calinski_harabaz_score函数时出现的AttributeError。通过更正函数名，成功解决了错误，确保了代码的正确运行。

做聚类的时候使用到calinski_harabaz_score。

score = metrics.calinski_harabaz_score(X, y_pre)

在本地运行的时候提示：
module ‘sklearn.metrics’ has no attribute ‘calinski_harabaz_score’。

有网友说是sk-learn的版本太低造成的，但是我安装的版本是最新的，所以不是版本问题，后来发现是调用的包有问题。改为下面这样就没问题了。

 score = metrics.calinski_harabasz_score(X, y_pre)

参考：http://ai.baidu.com/forum/topic/show/958488

聚类评价CH指标sklearn.metrics.calinski_harabasz_score
weixin_46713695的博客
08-19 1万+
sklearn.metrics.calinski_harabasz_score
ImportError: cannot import name ‘calinski_harabaz_score‘ from ‘sklearn.metrics‘
风口IT猪的成长录
07-23 4397
ImportError问题解决 问题 from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score 解决 升级scikit-learn，此函数是最近才添加的。 or from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score 即可搞定！
聚类时出现module ‘sklearn.metrics’ has no attribute ‘calinski_harabaz_score’
qq_45428989的博客
06-14 1万+
metrics.calinski_harabaz_score(X,y_pred) 改为 metrics.calinski_harabasz_score(X, y_pred) 即可。
《sklearn机器学习——聚类性能指标》Calinski-Harabaz 指数
最新发布
m0_71002812的博客
09-06 1243
Calinski-Harabaz指数是一种评估聚类质量的指标，通过计算簇间离散度与簇内离散度之比来衡量聚类效果，得分越高表示聚类效果越好。该指数具有简单易用、解释性强等优点，但对簇形状敏感，适用于球形簇的数据集。在sklearn中，可通过calinski_harabasz_score函数计算该指数，输入数据和聚类标签即可得到评分。使用时需注意其局限性，建议结合其他指标综合评估。示例代码展示了如何生成数据、执行K-Means聚类并计算该指数。
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使用K-Means进行聚类，用calinski_harabaz_score评价聚类效果
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08-19 4789
使用K-means进行聚类，用calinski_harabaz_score评价聚类效果代码效果附录 代码 """ 下面的方法是用kmeans方法进行聚类，用calinski_harabaz_score方法评价聚类效果的好坏 大概是类间距除以类内距，因此这个值越大越好 """ import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from sklearn.cluster import
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little_orange__的博客
06-07 1763
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怎么在pycharm安装calinski_harabaz_score
11-14
在PyCharm中安装`calinski_harabaz_score`这个Python库，通常你需要通过Python的包管理工具pip来进行安装。...4. 安装完成后，你可以通过`from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score`导入并在代码中使用它。
AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'calinski_harabaz_score'
11-23
以下是一个使用calinski_harabaz_score的例子： ```python from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score # 生成随机数据 X,...
metrics.calinski_harabaz_score.
06-12
首先，用户的问题是关于“metrics.calinski_harabaz_score”的详细信息或用法，具体是“我想查找关于metrics.calinski_harabaz_score的详细信息或用法，请问如何使用sklearn中的calinski_harabasz_score或其替代方法...
【聚类评价】Calinski-Harabaz（CH）
weixin_30558305的博客
01-29 4657
Calinski-Harabaz（CH） CH指标通过计算类中各点与类中心的距离平方和来度量类内的紧密度，通过计算各类中心点与数据集中心点距离平方和来度量数据集的分离度，CH指标由分离度与紧密度的比值得到。从而，CH越大代表着类自身越紧密，类与类之间越分散，即更优的聚类结果。 在scikit-learn中， Calinski-Harabasz Index对应的方法是metrics.calins...
python Calinski-Harabasz指数评价K-means聚类模型
12-20
首先导入数据集 #导入本地图片集 import os import cv2 array_of_img = [] #用于储存图像 #此函数用于读取图片，参数为本地路径名 def read_directory(directory_name): #循环读取这个路径中的每个图像 for filename in os.listdir(directory_name): #print(filename) #img用于储存图像数据 img = cv2.imread(directory_name + "/" + filename)#根据文件夹名称与文件名进行图像的读取
python报错解决方案：ImportError: cannot import name‘calinski_harabaz_score‘ from ‘sklearn.metrics‘
qq_46471531的博客
03-17 1656
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score
AttributeError: module ‘sklearn.metrics‘ has no attribute ‘keys‘
所念皆星河
07-20 282
【代码】AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'keys'
dask-ml引入机器学习算法错误AttributeError: module 'sklearn.metrics.pairwise' has no attribute '__module__'
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04-17 3524
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BetrayFree的博客
03-28 4413
ok，这一系列操作完之后，就可以了，算是把版本问题解决了，但是再点运行还是不可以！：有时候，如果你在虚拟环境中安装了多个版本的 scikit-learn，可能会出现版本冲突。在运行类似的代码的时候出现了这样的问题，按理说这样的事情应该和版本问题是脱不了关系的，但是究竟是什么地方出了问题呢？如果你希望进一步解决问题，请提供更多细节，例如你的 scikit-learn 版本，代码的相关部分等，我将尽力提供帮助。确保你的环境中安装的 scikit-learn 版本是最新的，如果不是，请更新它。
解决问题 AttributeError: module ‘sklearn.metrics._dist_metrics‘ has no attribute ‘DistanceMetric32‘
hysby69的博客
04-09 4675
把 1.1.3 的也卸了，然后把 1.2.2 重新装回来，问题得以解决。能够发现 scikit-learn 的版本是 1.2.2，imbalanced-learn 的版本是 0.10.1，看起来没有问题。此时 stackoverflow 已经找不到其他方法了，抱着试一试的心态问chatgpt，它建议重装试试。我更新了 scikit-learn 库和 imbalanced-learn 库，之后把 1.2.2 的 scikit-learn 卸了，然后输入重新安装的命令。猜想可能是这个有问题，于是卸了。
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