val.prob(1/(1+exp(-PET_CT_test_clidata_phat)), PET_CT_test_clidata$DCB_NDB,cex = 1)

这段代码中，`val.prob()`函数的作用是绘制校准曲线。该函数需要两个参数：模型预测的概率值和实际观测结果。在这里，`1/(1+exp(-PET_CT_test_clidata_phat))`应该是模型对测试集数据的预测结果，而`PET_CT_test_clidata$DCB_NDB`是测试集数据的真实标签。

需要注意的是，在将`PET_CT_test_clidata_phat`转换为概率值时，应该使用sigmoid函数，而不是简单地取倒数。sigmoid函数的公式为：

$S(x) = \dfrac{1}{1+e^{-x}}$

可以使用以下代码将`PET_CT_test_clidata_phat`转换为概率值：

pred_probs <- 1/(1+exp(-PET_CT_test_clidata_phat))

修改后的代码如下：

val.prob(pred_probs, PET_CT_test_clidata$DCB_NDB, cex = 1)

需要确保`pred_probs`和`PET_CT_test_clidata$DCB_NDB`都是合法的向量，且长度一致。如果这两个向量的长度不一致，会导致报错。

相关问题

//根据先序序列pre[pre_low..pre_low+len-1]和中序序列in[in_low..in_low+len-1]建树t

TreeNode* buildTree(vector<int>& pre, int pre_low, int pre_high, vector<int>& in, int in_low, int in_high) {
if (pre_low > pre_high || in_low > in_high) {
return nullptr;
}
int root_val = pre[pre_low];
int root_index_in = in_low;
while (root_index_in <= in_high && in[root_index_in] != root_val) {
root_index_in++;
}
int left_len = root_index_in - in_low;
TreeNode* root = new TreeNode(root_val);
root->left = buildTree(pre, pre_low+1, pre_low+left_len, in, in_low, root_index_in-1);
root->right = buildTree(pre, pre_low+left_len+1, pre_high, in, root_index_in+1, in_high);
return root;
}

TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {
if (preorder.empty() || inorder.empty() || preorder.size() != inorder.size()) {
return nullptr;
}
return buildTree(preorder, 0, preorder.size()-1, inorder, 0, inorder.size()-1);
}

解释一下下面这个代码export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 cd src # train python main.py \ ddd \ --exp_id centerfusion \ --shuffle_train \ --train_split mini_train \ --val_split mini_val \ --val_intervals 1 \ --run_dataset_eval \ --nuscenes_att \ --velocity \ --batch_size 24 \ --lr 2.5e-4 \ --num_epochs 60 \ --lr_step 50 \ --save_point 20,40,50 \ --gpus 0 \ --not_rand_crop \ --flip 0.5 \ --shift 0.1 \ --pointcloud \ --radar_sweeps 3 \ --pc_z_offset 0.0 \ --pillar_dims 1.0,0.2,0.2 \ --max_pc_dist 60.0 \ --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth \ # --freeze_backbone \ # --resume \ cd ..

这段代码主要是用来训练一个名为CenterFusion的目标检测模型，使用了DDDet（一个基于PyTorch的目标检测框架）。其中：

- export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1：设置使用哪些GPU进行训练。
- cd src # train：进入src目录下进行训练。
- python main.py：运行main.py文件，即训练脚本。
- ddd：指定使用的模型是DDDNet。
- --exp_id centerfusion：设置训练实验的名称为centerfusion。
- --shuffle_train：在每个epoch开始前，打乱训练集的样本顺序。
- --train_split mini_train：使用mini_train作为训练集。
- --val_split mini_val：使用mini_val作为验证集。
- --val_intervals 1：设置每隔1个epoch进行一次验证。
- --run_dataset_eval：在训练过程中进行数据集的评估。
- --nuscenes_att：使用nuscenes属性进行训练。
- --velocity：使用速度信息进行训练。
- --batch_size 24：设置batch size为24。
- --lr 2.5e-4：设置学习率为2.5e-4。
- --num_epochs 60：设置训练的总epoch数为60。
- --lr_step 50：设置学习率下降的epoch数。
- --save_point 20,40,50：设置保存模型的epoch数。
- --gpus 0：设置使用的GPU编号为0。
- --not_rand_crop：不使用随机裁剪。
- --flip 0.5：进行数据增强时，以0.5的概率进行翻转。
- --shift 0.1：进行数据增强时，以0.1的概率进行平移。
- --pointcloud：使用点云数据进行训练。
- --radar_sweeps 3：设置雷达扫描数为3。
- --pc_z_offset 0.0：设置点云高度偏移量为0.0。
- --pillar_dims 1.0,0.2,0.2：设置pillar的尺寸为1.0*0.2*0.2。
- --max_pc_dist 60.0：设置点云距离的最大值为60.0。
- --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth：加载已经训练好的centernet_baseline_e170.pth模型。
- # --freeze_backbone \：注释掉的代码，原本可以冻结骨干网络，使得训练更加稳定。
- # --resume \：注释掉的代码，原本可以从已经训练好的模型继续训练。