机器学习的评价指标-Rand index

最新推荐文章于 2025-03-20 23:37:34 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/myy3075/article/details/86542102
本文深入探讨了机器学习中的聚类评价指标，重点关注Rand Index（兰德指数）及其调整版本Adjusted Rand Index（ARI）。 Rand Index衡量了实际类别与聚类结果的一致性，而ARI通过校正随机分布的影响，提供了一个更可靠的比较标准，其值在[-1,1]之间，1表示完美匹配。这两种指标在无监督学习中用于评估聚类算法的效果，特别是在未知真实标签的情况下比较不同聚类模型的性能。" 129484127,12863582,STM32+ESP8266 温湿度上传到OneNet HTTP 实践教程,"['STM32开发', '物联网', '嵌入式硬件', 'ESP8266开发', '数据上传']

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下面这篇博客中分类别 介绍了很多机器学习方法的评价指标，比较全面：
http://www.cnblogs.com/zhaokui/p/ml-metric.html

一、聚类结果的评价指标
1、Rand index 或者 Rand measure（兰德指数）
维基百科比较详细：https://en.wikipedia.org/wiki/Rand_index
兰德指数需要给定实际类别信息C,假设K是聚类结果，a表示在C与K中都是同类别的元素对数，b表示在C与K中都是不同类别的元素对数。评价同一object在两种分类结果中是否被分到同一类别。
在这里插入图片描述
2、ARI（Adjusted Rand index）
ARI 需要用到contingency table：
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调整后的ARI为：
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NOTE： 1、一个小案例说明兰德系数是如何怎么计算的。很详细！ 2、关于兰德系数的讨论：https://stats.stackexchange.com/questions/89030/rand-index-calculation 注意： +--------------------------------+--------------------------------------+ |...
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聚类分析中的外部评价指标——Rand Index (RI) / Adjusted Rand Index (ARI) 深度详解
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在聚类分析中，如果我们拥有数据集里每个样本的真实类别标签，就可以用“外部评价指标”来衡量聚类结果与真实标签之间的对应程度。 Rand Index (RI) 和 Adjusted Rand Index (ARI) 是这方面最经典、使用最广泛的指标之一。 与大部分外部指标类似，RI/ARI 的核心思想都是：本质上，RI/ARI 是基于样本对（pair）来量化聚类结果与真实标签之间的“匹配度”。下文我们将以较为深入的数学公式和推导来详细阐释 RI 和 ARI 的原理与区别。设数据集包含 nnn 个样本，真实标
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Rand指数
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    Rand指数为Milligan和Cooper[]提出的一种评价聚类结果的指标，用来衡量聚类结果与数据的外部标准类之间的一致程度。给定一组个体的集合X={xi, i=1, …, n}，假定S={s1, s2, …, sk}与R={r1, r2, …, rk}为2种不同划分（如S为外部标准类，R为聚类结果）。若a为S与R中都属于同一类的个体对数，b为S中属于同一类而R中不属于同一类的个体对...
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详细说明在http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/evaluation-of-clustering-1.html 假设一个集合中有N篇文章 一个集合中有N(N-1)/2个集合对 TP：同一类的文章被分到同一个簇 TN：不同类的文章被分到不同簇 FP：不同类的文章被分到同一个簇 FN：同一类的文章被分到不同簇 Rand Inde
Rand index（兰德指数）原理以及numpy和pytorch实现
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什么是Rand指数 关于Rand指数的定义我发现维基百科上总结得到位，我也就不再进行赘述，为了本文的完整性和以防国内打不开维基百科，我这里就当一次搬运工，当然有条件的还是建议去维基百科上去看原文~~ Rand Index The Rand index or Rand measure (named after William M. Rand) in statistics, and in particular in data clustering, is a measure of the similarity
【机器学习】聚类评价指标之福尔克斯–马洛斯指数（Fowlkes–Mallows Index, FMI）
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FMI是一种用于评估聚类结果与实际标签之间一致性的指标。FMI 值可以用于衡量聚类的准确性，特别是在有真值标签的监督评估场景中。FMI 的计算基于以下公式：FMI 是基于样本对（pairwise）的评价方法，它考虑了聚类结果与实际标签在配对样本之间的一致性。
机器学习笔记七-模型评估指标
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模型评估指标是用于衡量机器学习模型性能的标准，选择合适的指标能够帮助我们理解模型的表现，特别是在分类、回归或聚类任务中。
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matlab开发-AdjustedRandIndex。计算调整后的随机指数
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目录 1 分类 1.1精确率与召回率 1.2 ROC和AUC 1.3对数损失 1.4 铰链损失（Hinge loss） 1.5混淆矩阵 1.6kappa系数 1.7 准确率 1.8海明距离 1.9杰卡德相似系数 1.10多标签排序 1.10.1涵盖误差 1.10.2 标签排序平均精度 1.10.3 排序误差 2拟合 2.1平均绝对误差 2.2...
机器学习中评价指标总结
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前言评价一个机器学习任务好坏有很多指标，最常见的是准确率（acc），但准确率在某些场合下并不是一个好的评价指标，如在类别不平衡中。其他一些常见的评价指标如下：混淆矩阵，灵敏度，特异性，精确度，召回率，F1度量，Kappa统计… …具体评价指标介绍尝试从评价指标概念，数学表示，应用场所，优缺点等方面介绍准确率（acc）
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机器学习中的评价模型性能的指标 混淆矩阵 1）根据下面的混淆矩阵，我们可以得到下面几个指标，他们是一级指标： 真实值是positive，模型认为是positive的数量（True Positive=TP） 真实值是positive，模型认为是negative的数量（False Negative=FN）：这就是统计学上的第二类错误（Type II Error） 真实值是negative，模型认为是positive的数量（False Positive=FP）：这就是统计学上的第一类错误（Type I Err
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Rand Index是比较两个聚类结果的，也可以比较一个聚类算法的结果和真实分类情况。Rand Index的想法是枚举样本中的所有的pair，然后看有多少个pair在聚类算法1和聚类算法2的情况是一致的。比如说，有五个数据点，x是聚类1返回的结果，y是聚类2返回的结果x:[1, 1, 2, 3, 3]y:[2, 2, 3, 1, 2]x[0, 1] = [1, 1]，在同一簇中y[0, 1] = ...
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聚类外部指标 Mirkin指数（Rand指数变换）
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聚类常用的外部指标有很多如Jaccard系数，FM指数，Rand指数，DB指数，Dunn指数。 因为在阅读文献中发现了Mirkin指数，看了一下网上没有写很详细，故这里介绍Mirkin指数。 预 对于数据集D=x1,x2,...,xmD={x_{1},x_{2},...,x_{m}}D=x1​,x2​,...,xm​，假定通过聚类给出的簇划分为C=C1,C2,...,CkC={C_{1},C_{2},...,C_{k}}C=C1​,C2​,...,Ck​，参考模型（如果用于一致性聚类，这里是另一个聚类即可）
k-means算法机器学习验证实验
01-04
### 如何实现和评估K-means聚类算法的效果 #### 使用Python实现K-means聚类算法并进行效果评估 为了展示如何利用`sklearn.cluster.KMeans`方法实现K-means聚类，并对其进行性能评价，可以采用如下方式： ```python from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import silhouette_score, adjusted_rand_score from yellowbrick.cluster import SilhouetteVisualizer # 创建模拟数据集 X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0) # 应用KMeans聚类模型 kmeans_model = KMeans(n_clusters=4) y_kmeans = kmeans_model.fit_predict(X) # 可视化原始数据及其真实标签分配情况 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_true, s=50, cmap='viridis') centers = kmeans_model.cluster_centers_ plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='black', s=200, alpha=0.75); ``` 上述代码片段展示了创建合成数据集的过程以及应用KMeans模型对该数据集执行聚类操作的方法[^1]。 接着，在完成聚类之后，还需要考虑如何衡量所得到的结果质量。常用的度量指标包括轮廓系数(Silhouette Coefficient) 和调整兰德指数 (Adjusted Rand Index): - **轮廓系数**反映了单个样本与其所在簇内其他成员之间的紧密程度对比它与其他最近邻近簇的关系；取值范围[-1,+1]之间，越接近+1表示越好。 - **调整兰德指数**用来比较两个不同分组方案的一致性水平；同样地，该分数越高意味着更好的一致性。 下面是计算这两个评分的例子: ```python print(f'Silhouette Score: {silhouette_score(X, y_kmeans)}') # 假设已知真实的类别标签，则可进一步计算ARI得分 print(f'Adjusted Rand Index: {adjusted_rand_score(y_true, y_kmeans)}') ``` 此外，还可以借助可视化工具直观感受各个簇内部结构特性。例如使用Silhouette Visualizer绘制每条记录对应的轮廓宽度直方图，帮助更清晰地观察到哪些点可能是异常值或是位于边界位置上的不确定区域内的实例。 ```python visualizer = SilhouetteVisualizer(kmeans_model, colors='yellowbrick') visualizer.fit(X) # Fit the data to the visualizer visualizer.show() # Finalize and render the figure ``` 以上就是关于如何基于Python环境下的Scikit-Learn库来实施K-means聚类分析过程的一个简单介绍[^2]。
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