data.(categorical_vars{i})啥意思

这个表达式中，"data" 是一个数据集，"categorical_vars" 是一个包含了数据集中所有分类变量名称的字符串数组或单元格数组。"i" 是一个索引，用于访问 "categorical_vars" 中的一个特定的分类变量名称。

整个表达式的作用是提取数据集 "data" 中的一个特定的分类变量，该变量的名称由 "categorical_vars{i}" 确定。具体而言，"categorical_vars{i}" 表示 "categorical_vars" 中第 i 个元素，即第 i 个分类变量名称。所以，"data.(categorical_vars{i})" 表示数据集 "data" 中的第 i 个分类变量。这种表达式通常用于访问表格或结构体中的字段。

相关问题

tf.losses.categorical_crossentropy用法

tf.losses.categorical_crossentropy是TensorFlow中的一个函数，用于计算分类问题中的交叉熵损失。它的输入参数是实际标签和预测标签，返回的是一个标量，表示两个标签之间的差异。

使用方法如下：

import tensorflow as tf

y_true = tf.constant([[0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]])
y_pred = tf.constant([[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1], [0.1, 0.3, 0.6]])

loss = tf.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

print(loss)

输出结果为：

tf.Tensor(0.3662044, shape=(), dtype=float32)

在上面的例子中，我们创建了两个张量y_true和y_pred，分别表示实际标签和预测标签。然后使用tf.losses.categorical_crossentropy函数计算它们之间的交叉熵损失，并将结果打印出来。

需要注意的是，y_true和y_pred的形状必须相同，且每个元素必须为非负数，并且每个标签的总和必须为1。如果不满足这些条件，就会出现错误。

loss = lasagne.objectives.categorical_crossentropy(prediction, target_var)

这行代码使用 Lasagne 框架中的 categorical_crossentropy 函数来计算预测值和目标值之间的交叉熵损失。在机器学习中，交叉熵通常用作损失函数来度量模型的性能。在分类问题中，我们通常使用交叉熵来衡量模型输出与真实标签之间的差异，越小的交叉熵意味着模型的预测结果越接近真实标签。在这个例子中，prediction 是模型的输出，target_var 是真实标签的占位符。