python如何用Softmax函数进行预测

在Python中，Softmax函数常用于多分类模型的最后一步概率归一化，它将一组数值映射到0到1之间，并保证所有输出之和等于1。这使得每个输出可以被视为该分类的概率。 Softmax函数的一般形式是：

\[ P(y=j | x) = \frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^K e^{z_k}} \]

其中 \( z_j \) 是输入向量 \( x \) 经过线性变换后的第j个元素，\( K \) 是类别总数。

下面是一个简单的例子，使用NumPy库实现Softmax函数：

import numpy as np

def softmax(x):
    exp_x = np.exp(x - np.max(x))  # 防止溢出，减去最大值是为了处理负数输入
    return exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True)

# 示例数据
input_vector = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
softmax_probs = softmax(input_vector)

在这个例子中，`softmax_probs`矩阵的每一行代表了一个样本的所有类别的概率分布。