这个概率本身时如何计算出的呢
时间: 2024-04-11 07:32:32 浏览: 11
对于一对一的支持向量机(SVM)分类器,概率的计算通常是通过将该分类器扩展为概率估计器来实现的。这种方法称为Platt缩放或逻辑回归。
在Platt缩放中,首先使用训练数据训练一个SVM分类器。然后,使用该分类器对训练数据进行预测,并获取每个样本属于正类(+1)的距离(即决策函数的值)。接下来,将这些距离作为输入,将正类样本标记为1,负类样本标记为0,训练一个逻辑回归模型。
逻辑回归模型将距离作为输入,并输出样本属于正类的概率。这个概率可以用来表示样本属于正类的可能性大小。
在预测阶段,通过将样本输入到SVM分类器中,获取样本到决策边界的距离。然后,将这个距离输入到经过训练的逻辑回归模型中,得到样本属于正类的概率。
需要注意的是,这种概率估计方法仅适用于二分类问题,并且对于多类分类问题,需要使用一对一或一对多策略来处理。此外,Platt缩放方法可能并不总是准确,其结果可能受到训练数据的影响。
相关问题
设信道输与输出字母集为全体英文字母和空格,当输入某个字符时,输出等概率产生它本身和相邻的两个字符。请写出代码,应用迭代法计算信道容量
以下是 Python 代码实现:
```
import math
def channel_capacity():
# 输入字母集,包含所有英文字母和空格
input_alphabet = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ "
# 输出字母集,同为所有英文字母和空格
output_alphabet = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ "
# 计算输入字母集与输出字母集的长度
input_len = len(input_alphabet)
output_len = len(output_alphabet)
# 初始化信道矩阵,每个元素表示从输入字母集中的某个字母到输出字母集中的某个字母的概率
channel_matrix = [[0 for j in range(output_len)] for i in range(input_len)]
for i in range(input_len):
for j in range(output_len):
# 根据题目要求,计算每个元素的概率
if input_alphabet[i] == output_alphabet[j]:
channel_matrix[i][j] = 1/3
elif (i > 0 and input_alphabet[i-1] == output_alphabet[j]) or (i < input_len-1 and input_alphabet[i+1] == output_alphabet[j]):
channel_matrix[i][j] = 1/3
else:
channel_matrix[i][j] = 0
# 初始化输入字母集每个字母出现的概率,假设每个字母出现概率相等
input_prob = [1/input_len for i in range(input_len)]
# 初始化输出字母集每个字母出现的概率,假设每个字母出现概率相等
output_prob = [1/output_len for j in range(output_len)]
# 初始化信道矩阵的转移概率矩阵
transition_matrix = [[0 for j in range(input_len)] for i in range(input_len)]
for i in range(input_len):
for j in range(input_len):
# 根据信道模型,计算每个转移概率矩阵元素的值
if i == j:
transition_matrix[i][j] = channel_matrix[i][j] / input_prob[i]
else:
transition_matrix[i][j] = channel_matrix[i][j] / (input_prob[i] + input_prob[j])
# 利用迭代法计算信道容量
channel_capacity = 0
eps = 1e-8
while True:
prev_capacity = channel_capacity
# 计算输入字母集每个字母的输出概率
output_given_input_prob = [0 for j in range(output_len)]
for j in range(output_len):
for i in range(input_len):
output_given_input_prob[j] += input_prob[i] * channel_matrix[i][j]
# 计算输出字母集每个字母的输入概率
input_given_output_prob = [0 for j in range(input_len)]
for i in range(input_len):
for j in range(output_len):
if output_given_input_prob[j] > 0:
input_given_output_prob[i] += channel_matrix[i][j] / output_given_input_prob[j]
input_given_output_prob[i] /= output_prob[i]
# 计算新的输入字母集每个字母的概率
new_input_prob = [0 for i in range(input_len)]
for i in range(input_len):
for j in range(input_len):
new_input_prob[i] += input_prob[j] * transition_matrix[j][i]
# 计算新的信道容量
channel_capacity = 0
for i in range(input_len):
for j in range(output_len):
if channel_matrix[i][j] > 0:
channel_capacity += input_prob[i] * channel_matrix[i][j] * math.log2(channel_matrix[i][j] / output_given_input_prob[j])
# 判断是否收敛
if abs(channel_capacity - prev_capacity) < eps:
break
# 更新输入字母集每个字母的概率
input_prob = new_input_prob
return channel_capacity
```
该函数使用迭代法计算信道容量,其中 `input_alphabet` 和 `output_alphabet` 分别为输入字母集和输出字母集,需要根据题目要求进行修改。
差异基因集合中基因的先验概率如何计算
差异基因集合中基因的先验概率可以通过以下步骤计算:
1. 首先,将所有基因分为两个群体:差异基因群体和非差异基因群体。
2. 然后,计算差异基因群体中基因的比例和非差异基因群体中基因的比例。
3. 接下来,将差异基因群体中基因的比例除以所有基因的比例,得到差异基因群体中每个基因的先验概率。
4. 同样的,将非差异基因群体中基因的比例除以所有基因的比例,得到非差异基因群体中每个基因的先验概率。
需要注意的是,先验概率是在没有考虑其他因素的情况下,基于数据本身计算得出的概率。在实际应用中,需要综合考虑其他因素,如基因的生物学功能、表达模式等,来确定基因的重要性和影响力。
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