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sklearn中的normalized_mutual_info_score提供负值或大于1的值

在sklearn中,normalized_mutual_info_score是用于计算归一化互信息的函数。归一化互信息是一种用于衡量两个聚类结果之间的相似性的指标。它的取值范围通常在0到1之间,表示两个聚类结果的相似程度,值越大表示相似度越高。

然而,如果normalized_mutual_info_score返回负值或大于1的值,可能是由于以下原因:

  1. 数据问题:可能输入的数据存在异常值或错误,导致计算结果不准确。建议检查输入数据的正确性和完整性。
  2. 参数设置问题:可能使用了不合适的参数或参数取值范围不正确,导致计算结果异常。建议仔细阅读sklearn官方文档,了解normalized_mutual_info_score函数的参数含义和正确使用方法。
  3. 版本兼容性问题:不同版本的sklearn库可能存在差异,导致函数行为不一致。建议使用最新版本的sklearn库,并查看官方文档或社区讨论,了解是否存在已知的问题或bug。

在腾讯云的产品中,可以使用腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform,TMLP)来进行机器学习相关的任务。TMLP提供了丰富的机器学习算法和工具,可以方便地进行数据处理、特征工程、模型训练和评估等操作。您可以通过TMLP来使用sklearn库中的normalized_mutual_info_score函数,并结合其他功能进行完整的机器学习流程。

更多关于腾讯云机器学习平台的信息,请访问以下链接:

请注意,以上答案仅供参考,具体的解决方法可能需要根据实际情况进行调试和分析。

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