scipy.spatial.distance.

dice#

scipy.spatial.distance.dice(u, v, w=None)[source]#

计算两个布尔一维数组之间的 Dice 相异度。

u 和 v 之间的 Dice 相异度为

\[\frac{c_{TF} + c_{FT}} {2c_{TT} + c_{FT} + c_{TF}}\]

其中 \(c_{ij}\) 是 \(\mathtt{u[k]} = i\) 和 \(\mathtt{v[k]} = j\) 的出现次数，其中 \(k < n\)。

参数:

u(N,) 类似数组，bool: 输入一维数组。
v(N,) 类似数组，bool: 输入一维数组。
w(N,) 类似数组，可选: u 和 v 中每个值的权重。默认为 None，这使每个值的权重为 1.0

返回:

dice双精度浮点数: 一维数组 u 和 v 之间的 Dice 相异度。

注释

此函数计算 Dice 相异度指数。要计算 Dice 相似度指数，请使用相似度 = 1 - 相异度将一个转换为另一个。

示例

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.dice([1, 0, 0], [0, 1, 0])
1.0
>>> distance.dice([1, 0, 0], [1, 1, 0])
0.3333333333333333
>>> distance.dice([1, 0, 0], [2, 0, 0])
-0.3333333333333333