调整后的互信息

Question

我正在尝试使用scikit learnPython 中的包计算两组观察值之间的调整互信息（AMI）。

观察结果如下：

观察1： https: //pastebin.com/eiN88UrL

观察2： https: //pastebin.com/zx9Ath60

我运行以下代码，得到一个负 AMI，这在理论上是不可能的。你能帮我弄清楚我做错了什么吗？

from sklearn.metrics.cluster import adjusted_mutual_info_score
def amis(x, y):
     return adjusted_mutual_info_score(x, y)

Answer 1

您得到的负输出是正确的。虽然互信息 (MI) 不能为负，但调整后的互信息 (AMI)可以为负。sklearn 文档中也提到了这一点：

当两个分区相同（即完全匹配）时，AMI 返回值 1。随机分区（独立标签）的预期 AMI 平均约为 0，因此可能为负值。