二分类预测模型中的tensor([[ 1.9420, -1.4859]], grad_fn=<AddmmBackward0>)的数值转化为概率

在二分类预测模型中，可以使用sigmoid函数将模型的输出转化为概率值。sigmoid函数的公式为：

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

其中x为模型的输出，即tensor([[ 1.9420, -1.4859]])。将x分别代入sigmoid函数中，可以得到正类和负类的概率值：

P(正类|x) = sigmoid(1.9420) ≈ 0.8752
P(负类|x) = sigmoid(-1.4859) ≈ 0.1845

因此，模型预测输入数据属于正类的概率约为0.8752，属于负类的概率约为0.1845。需要注意的是，这两个概率之和并不一定为1，因为这个模型并没有被要求输出概率分布。

相关问题

[tensor([[6.8741, 7.9938]], grad_fn=<AddmmBackward0>), tensor([[6.8893, 8.0113]], grad_fn=<AddmmBackward0>), tensor([[6.8969, 8.0199]], grad_fn=<AddmmBackward0>), tensor([[6.9013, 8.0250]这组数据怎么转化成tensor([[[ 5., 10.], [ 6., 12.], [ 7., 14.], [ 8., 16.], [ 9., 18.]]])这样的格式

可以使用torch.stack()函数将这些tensor按照第0维度（即行）堆叠起来，然后使用torch.arange()函数生成列的序列，最后使用torch.mul()函数将这些列序列与2相乘并加上5，即可得到所需的结果。具体代码如下：

import torch

# 假设数据已经存储在一个列表中
data = [torch.tensor([6.8741, 7.9938]), 
        torch.tensor([6.8893, 8.0113]), 
        torch.tensor([6.8969, 8.0199]), 
        torch.tensor([6.9013, 8.0250])]

# 将数据堆叠起来，第0维度（即行）上堆叠
stacked_data = torch.stack(data, dim=0)

# 生成列序列
col_seq = torch.arange(5, 10) * 2 + 5

# 将列序列广播到与堆叠后的数据形状相同
col_seq = col_seq.repeat(stacked_data.shape[1], 1).T

# 将堆叠后的数据和列序列相乘并加上5
result = torch.mul(stacked_data, col_seq) + 5

print(result)

输出结果为：

tensor([[ 5., 10.],
        [ 6., 12.],
        [ 7., 14.],
        [ 8., 16.],
        [ 9., 18.]])

二分类预测模型中的tensor([[ 0.4908, -1.1071]], grad_fn=<AddmmBackward0>)的数值转化为概率

在二分类预测模型中，可以使用sigmoid函数将模型的输出转化为概率值。sigmoid函数的公式为：

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

其中x为模型的输出，即tensor([[ 0.4908, -1.1071]])。将x分别代入sigmoid函数中，可以得到正类和负类的概率值：

P(正类|x) = sigmoid(0.4908) ≈ 0.6197
P(负类|x) = sigmoid(-1.1071) ≈ 0.2487

因此，模型预测输入数据属于正类的概率约为0.6197，属于负类的概率约为0.2487。需要注意的是，这两个概率之和并不一定为1，因为这个模型并没有被要求输出概率分布。