sklearn.metrics.cluster.contingency_matrix

sklearn.metrics.cluster.contingency_matrix(labels_true, labels_pred, *, eps=None, sparse=False)

源码

建立描述标签之间关系的列联矩阵。

参数 说明
labels_true int array, shape = [n_samples]
真实类标签可用作参考
labels_pred array-like of shape (n_samples,)
聚类标签以进行评估
eps None or float, optional.
如果是浮点型，则将该值添加到列联矩阵中的所有值。这有助于阻止NaN传播。如果为None，则不进行任何调整。
sparse boolean, optional.
如果为True，则返回一个稀疏的CSR连续性矩阵。如果eps不为None，且稀疏为True，则将引发ValueError。

版本0.18中的新功能。
返回值 说明
contingency {array-like, sparse}, shape=[n_classes_true, n_classes_pred]
矩阵，使得是真实类别i和预测类别j中的样本数。如果eps为None，则此数组的dtype将为整数。如果给出了eps，则dtype将为float。如果sparse = True，将是scipy.sparse.csr_matrix。