hausdorff_error#

hausdorff_error(true_change_points: Buffer | _SupportsArray[dtype[Any]] | _NestedSequence[_SupportsArray[dtype[Any]]] | bool | int | float | complex | str | bytes | _NestedSequence[bool | int | float | complex | str | bytes], pred_change_points: Buffer | _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[source]#

计算两组变点之间的 Hausdorff 距离。

另请参阅

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

参数:

true_change_points: array_like: 真实变点的整数索引（位置）
pred_change_points: array_like: 预测变点的整数索引（位置）
symmetric: bool: 如果为 True，则使用对称 Hausdorff 距离
seed: int, 默认为 0: 本地 numpy.random.RandomState 种子。默认为 0，对 u 和 v 进行随机洗牌以保证可复现性。

返回值:

Hausdorff 误差。