pred_neg = (output<= 0.5).view(-1) pred_pos = (output> 0.5).view(-1) plt.scatter(x[pred_neg, 0], x[pred_neg, 1]) plt.scatter(x[pred_pos, 0], x[pred_pos, 1]) w=lr_model.liner.weight[0] b=lr_model.linear.bias[0] def draw_decision_boundary(w,b,x0): x1=(-b- w[0]* x0) /w[1] plt.plot(x0.detach().numpy(),x1.detach().numpy(),'r') draw_decision_boundary(w,b,torch.linspace(x. min(),x.max(),50))

这是一个用于绘制逻辑回归决策边界的代码片段，其中 x 是输入数据，output 是模型的输出，lr_model 是逻辑回归模型。函数 draw_decision_boundary 用于绘制决策边界，其中 w 和 b 是模型的参数，x0 是决策边界上的点。

相关问题

IndexError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_11604\3006593560.py in <module> 3 pred_pos = (output> 0.5).view(-1) 4 ----> 5 plt.scatter(x[pred_neg, 0], x[pred_neg, 1]) 6 7 plt.scatter(x[pred_pos, 0], x[pred_pos, 1]) IndexError: The shape of the mask [10] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [200] at index 0 ​

这是一个 Python 中的 IndexError 错误，它表示在索引张量时出现了形状不匹配的问题。具体来说，这个错误是因为在第 5 行代码中，使用了一个形状为 [10] 的掩码张量 pred_neg 来索引一个形状为 [200, 2] 的张量 x，导致形状不匹配。要解决这个问题，需要检查代码中的 pred_neg 张量是否正确，以及它的形状是否与 x 张量的第一个维度匹配。

def POD(x, y): y_pos = K.clip(x, 0, 1) y_pred_pos = K.clip(y, 0, 1) y_pred_neg = 1 - y_pred_pos tp = K.sum(y_pos * y_pred_pos) fn = K.sum(y_pos * y_pred_neg) return (tp + smooth) / (tp + fn + smooth)

这是一个计算平均预测精确度（POD）的函数。它接受两个参数 x 和 y，并通过使用 K.clip 函数将它们限制在 0 到 1 的范围内。然后，它计算了正样本和预测正样本之间的交集（true positives，tp）和预测负样本之间的交集（false negatives，fn）。最后，它返回了 (tp + smooth) / (tp + fn + smooth) 的结果，其中 smooth 是一个平滑因子。