我正在嘗試計算兩個 256*256 圖像標簽之間的歸一化互信息，并將其展平為一個數組。在 sklearn 的文檔中，很明顯函數 normalized_mutual_info_score 應該只輸出 0 到 1 之間的值。但是我意識到當比較包含大量元素的列表時，有時它會給我負值或大于 1 的值。是上溢/下溢問題嗎？（我意識到，如果我將 average_method 更改為“算術”、“最小”或“最大”，我會得到一個更現實的答案，但不確定哪一個最適合我的情況。）使用 sklearn 0.20.0，我將提供一個合成示例來重現該問題：metrics.normalized_mutual_info_score([0]*100001, [0]*100000 + [1])metrics.normalized_mutual_info_score([0]*110001, [0]*110000 + [1])我希望下面的答案是 0，但我分別得到了 7.999 和 -7.999。