为什么 Jaccard 相似度得分与二进制分类中的准确度得分相同？

Question

在 sklearn 文档 (https://scikit-learn.org/0.15/modules/generated/sklearn.metrics.jaccard_similarity_score.html) 中，它说：

In binary and multiclass classification, this function is equivalent to the accuracy_score. It differs in the multilabel classification problem.

但是，根据维基百科上的 Jaccard 索引 (https://en.wikipedia.org/wiki/Jaccard_index)

它明显不同于准确度得分 ((TP+TN)/(TP+FP+FN+TN))。

谁能解释一下哪个是正确的，为什么？

Answer 1

0.15 文档已过时，请检查不再指出metrics.jaccard_score 的稳定版本与二进制分类的准确性相同。