Quería encontrar la información mutua normalizada para validar un algoritmo de agrupamiento, pero he encontrado dos valores diferentes dependiendo de la biblioteca que use.
En Python:
from sklearn import metrics
labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
labels_pred = [1, 1, 0, 0, 3, 3]
nmi = metrics.normalized_mutual_info_score(labels_true, labels_pred)Esto retorna nmi = 0.52954.
En R:
library(aricode)
labels_true = c(0, 0, 0, 1, 1, 1)
labels_pred = c(1, 1, 0, 0, 3, 3)
nmi = NMI(labels_true,labels_pred)Esto retorna n = 0.42061.
¿En cuál debería confiar? Realmente no sé por qué están devolviendo resultados diferentes si hay una fórmula cerrada para NMI...
