softma类器进行二分类得到权重后如何进行区分x分

如果你已经训练好了一个二分类的Softmax分类器，那么在进行预测时，可以通过计算每个类别的得分来进行区分。具体地，对于一个输入样本x，首先需要用训练好的分类器计算出它属于每个类别的概率得分。假设你的分类器有两个类别，即正类和负类，分别对应的得分为s_positive和s_negative。那么对于输入样本x，如果s_positive > s_negative，就认为它属于正类；否则，就认为它属于负类。这就是基于Softmax分类器的二分类预测方法。

相关问题

softmax分类器具体如何分类？得到权重后如何进行区分

softmax分类器在训练过程中得到权重后，可以通过以下步骤进行分类：

1. 给定一个输入向量x，计算每个类别的得分：$s_j = w_j^Tx + b_j$，其中$w_j$是该类别的权重向量，$b_j$是该类别的偏置项。

2. 对每个得分进行指数函数转换：$z_j = e^{s_j}$。

3. 将每个得分归一化为概率值：$p_j = \frac{z_j}{\sum_{k=1}^K z_k}$，其中$K$是类别总数。

4. 最终将输入向量分类为具有最高概率的类别：$\hat{y} = argmax_j \space p_j$。

在得到权重后，softmax分类器对于新的输入数据，会计算每个类别的得分，然后将这些得分转化为概率值，最后将输入数据分为具有最高概率的类别。分类器通过训练得到的权重来区分不同的类别，不同的类别对应着不同的权重向量，这些权重向量的取值能够使得同一类别的样本被更好地区分开来，不同类别的样本得到不同的得分。

逻辑回归进行二分类分析如何获得各个系数对应的权重

在逻辑回归中，每个输入特征都有一个对应的系数。这些系数决定了该特征对模型预测的贡献。系数的绝对值越大，说明该特征对模型的贡献就越大。要获得这些系数的权重，可以使用训练后模型的参数值。例如，在 scikit-learn 中，可以使用 `coef_` 属性获得系数的权重。

如果你想对系数的权重进行排序，可以将它们与输入特征一起放入一个字典中，然后根据系数的权重排序。例如：

import pandas as pd

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 将系数的权重与输入特征放入字典中
coef = model.coef_[0]
feature_dict = dict(zip(X.columns, coef))

# 对字典按照系数的权重进行排序
sorted_dict = sorted(feature_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 将排序后的字典转化为 DataFrame
df = pd.DataFrame(sorted_dict, columns=['feature', 'coef'])

这样就可以得到一个按照系数权重排序的 DataFrame，其中包含了各个输入特征对应的系数权重。