我有一维数据(关于列数据)。我使用高斯混合模型 (GMM) 作为密度估计，在 Python 中使用此实现:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.mixture.GaussianMixture.html 。通过依靠 AIC/BIC 标准，我能够确定组件的数量。在拟合 GMM 后，我绘制了原始观察值的核密度估计 + 从 GMM 中提取的采样数据的核密度估计。原始密度和采样密度的图非常相似(这很好)。但是，我想要一些指标来报告拟合模型的好坏。
g = GaussianMixture(n_components = 35)
data= df['x'].values.reshape(-1,1) # data taken from data frame (10,000 data pints)
clf= g.fit(data)# fit model
samples= clf.sample(10000)[0] # generate sample data points (same # as original data points)
我在实现中找到了分数，但不知道如何实现。我做错了吗？或者除了直方图或核密度图之外，还有其他更好的方法来显示拟合模型的准确性吗？
print(clf.score(data))
print(clf.score(samples))
最佳答案
您可以使用 normalized_mutual_info_score、adjusted_rand_score 或 silhouette 分数来评估您的集群。所有这些指标均在 sklearn.metrics 部分下实现。
编辑:您可以查看此link以获得更详细的解释。
总结:
调整兰德指数:衡量两个作业的相似度。
标准化互信息:衡量两个作业的一致性。
- 轮廓系数:衡量每个点的分配情况。
gmm.fit(x_vec)
pred = gmm.predict(x_vec)
print ("gmm: silhouttte: ", silhouette_score(x_vec, pred))
关于python-3.x - 使用分数度量评估高斯混合模型？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59827051/