y_pred = np.where(y_pred == -1, 0, 1)

这行代码的作用是将y_pred中的-1值替换为0，其余值替换为1。np.where函数的用法是：np.where(condition, x, y)，如果condition为真，则返回x，否则返回y。因此，这行代码的意思是，如果y_pred的值为-1，则将其替换为0，否则替换为1。这通常用于二分类问题中，将模型输出结果映射到0和1上。

相关问题

y_pred = np.where(y_scores >= threshold, 1, 0)

这行代码是用来根据一个阈值来将预测得分转化为二分类标签的。如果预测得分大于等于阈值，则将其标记为1，否则标记为0。这通常用于二分类任务中的模型评估和预测。其中，y_scores 是模型预测的得分，threshold 是阈值。np.where 函数会根据条件表达式返回满足条件的元素的索引或者值。这里将 y_scores >= threshold 的元素赋值为1，其余元素赋值为0，最终得到一个二分类标签 y_pred。

y_pred = np.where(y_pred > 3 * y_mean, y_mean, y_pred)解释这段代码

这段代码的作用是将预测值（y_pred）中大于3倍平均值（y_mean）的值替换为平均值。np.where()函数的语法是：np.where(condition, x, y)，当condition为True时返回x，否则返回y。因此，这段代码的意思是，如果y_pred大于3倍y_mean，则将其替换为y_mean，否则保持原来的值不变。这样做的目的可能是为了去除异常值或者避免过拟合。