hausdorff_error#

hausdorff_error(true_change_points: _SupportsArray[dtype[Any]] | _NestedSequence[_SupportsArray[dtype[Any]]] | bool | int | float | complex | str | bytes | _NestedSequence[bool | int | float | complex | str | bytes], pred_change_points: _SupportsArray[dtype[Any]] | _NestedSequence[_SupportsArray[dtype[Any]]] | bool | int | float | complex | str | bytes | _NestedSequence[bool | int | float | complex | str | bytes], symmetric: bool = True, seed: int = 0) → float[源代码][源代码]#

计算两组变化点之间的Hausdorff距离。

参见

此函数封装了 scipy.spatial.distance.directed_hausdorff

参数:

true_change_points: array_like: 真实变化点的整数索引（位置）
pred_change_points: array_like: 预测变化点的整数索引（位置）
symmetric: bool: 如果 True ，将使用对称豪斯多夫距离
seed: int, default=0: 本地 numpy.random.RandomState 种子。默认值为 0，对 u 和 v 进行随机洗牌，保证可重复性。

返回:

Hausdorff 误差。