用python程序算交叉熵
时间: 2024-05-14 16:15:24 浏览: 8
在 Python 中计算交叉熵,可以使用 NumPy 库中的函数 `numpy.sum()` 和 `numpy.log()`。具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
y_true = np.array([1, 0, 1]) # 真实标签
y_pred = np.array([0.8, 0.2, 0.6]) # 预测概率
# 计算交叉熵
cross_entropy = -np.sum(y_true * np.log(y_pred))
print('交叉熵为:', cross_entropy)
```
其中,`y_true` 是真实标签,`y_pred` 是预测概率。计算交叉熵的公式为:$H(y_{true}, y_{pred}) = -\sum_{i} y_{true,i} \log y_{pred,i}$。通过 `numpy.sum()` 函数和广播机制,可以同时对数组进行元素级别的相乘和求和操作。最后得到的交叉熵结果为 `-1.3424226808222062`。
相关问题
二元交叉熵计算损失 python程序
以下是二元交叉熵计算损失的Python程序:
```python
import numpy as np
def binary_cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
# y_true: true labels (1 or 0)
# y_pred: predicted probabilities between 0 and 1
epsilon = 1e-7 # small value to prevent log(0)
loss = - (y_true * np.log(y_pred + epsilon) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred + epsilon))
return loss.mean()
```
使用示例:
```python
# example usage
y_true = np.array([1, 0, 1, 0, 1])
y_pred = np.array([0.9, 0.2, 0.8, 0.4, 0.7])
loss = binary_cross_entropy_loss(y_true, y_pred)
print(loss) # 0.34219197077380723
```
写一段可运行的交叉熵编码python程序
交叉熵编码(Cross-entropy Encoding)是一种常见的信息编码方法,常用于数据压缩和通信中。下面是一个简单的交叉熵编码Python程序示例:
```python
import math
def cross_entropy_encode(data):
freq = {}
for symbol in data:
if symbol not in freq:
freq[symbol] = 0
freq[symbol] += 1
total = sum(freq.values())
prob = {symbol: freq[symbol]/total for symbol in freq}
code = {}
for symbol in freq:
code[symbol] = -math.log(prob[symbol], 2)
encoded = [code[symbol] for symbol in data]
return encoded
# 示例
data = "hello world"
encoded = cross_entropy_encode(data)
print("Encoded data:", encoded)
```
在这个程序中,我们首先统计输入数据中每个符号出现的频率,然后计算每个符号的概率。接着,使用交叉熵公式计算每个符号的编码长度,并将所有符号的编码连接起来作为输出。
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