sklearn.metrics.cluster.contingency_matrix

sklearn.metrics.cluster.contingency_matrix()

Construye una matriz de contingencia que describa la relación entre las etiquetas.

Parámetros

labels_truearreglo de enteros, forma = [n_samples]

Las etiquetas clase de verdad fundamental a ser usadas como referencia.

labels_predarray-like de forma (n_samples,)

Etiquetas de clúster a evaluar.

epsflotante, default=None

Si es un flotante, ese valor se agrega a todos los valores de la matriz de contingencia. Esto ayuda a detener la propagación NaN. Si None, nada se ajusta.

sparsebooleano, default=False

Si True, devuelve una matriz de continencia CSR dispersa.. Si eps no es None y sparse es True aumentará ValueError.

Nuevo en la versión 0.18.

dtypetipo numérico, default=np.int64

Dtype de salida. Ignorado si eps no es None.

Nuevo en la versión 0.24.

Devuelve

contingency{array-like, sparse}, forma=[n_classes_true, n_classes_pred]

La matriz \(C\) tal que \(C_{i, j}\) es el número de muestras en la clase verdadera \(i\) y en la clase predicha \(j\). Si eps es None, el dtype de este arreglo sera entero a menos que se establezca lo contrario con el argumento dtype. Si eps es dado, el dtype sera flotante. Será un sklearn.sparse.csr_matrix si sparse=True.