best_class_probabilities = predictions[np.arange(len(best_class_indices)), best_class_indices] 什么意思

这行代码的作用是获取预测结果中最有可能的类别的概率值。

首先，`predictions` 是一个二维数组，其中每一行都是一个样本的预测结果，每一列对应一个类别的预测概率。`best_class_indices` 是一个一维数组，其中每个元素是最有可能的类别的索引。

`np.arange(len(best_class_indices))` 返回一个数组，其中的元素是从 0 到 `len(best_class_indices)-1` 的整数，表示样本的索引。这个数组和`best_class_indices` 一一对应，组成了每个样本最有可能的类别的索引对。

然后，使用这些索引对来从 `predictions` 中获取最有可能的类别的概率值。具体来说，通过 `np.arange(len(best_class_indices))` 获取所有样本的索引，通过 `best_class_indices` 获取每个样本最有可能的类别的索引，然后将这两个数组作为下标传入 `predictions` 中，即可获取每个样本最有可能的类别的概率值，存储在`best_class_probabilities` 中。

相关问题

best_class_probabilities = predictions[np.arange(len(best_class_indices)), best_class_indices] print(best_class_probabilities)什么意思

这段代码的作用是，从一个预测结果中获取每个样本的最佳预测类别和它的概率值。具体来说，`predictions`是包含每个样本对于所有可能类别的预测概率的一个数组，`best_class_indices`是每个样本预测结果中概率最大的类别的索引。通过`np.arange(len(best_class_indices))`获取一个长度为样本数的数组，然后用`best_class_indices`对应元素的值来索引`predictions`，就可以得到每个样本的最佳预测类别对应的概率值。最后，这些概率值被打印输出。

生成torch代码：class ConcreteAutoencoderFeatureSelector(): def __init__(self, K, output_function, num_epochs=300, batch_size=None, learning_rate=0.001, start_temp=10.0, min_temp=0.1, tryout_limit=1): self.K = K self.output_function = output_function self.num_epochs = num_epochs self.batch_size = batch_size self.learning_rate = learning_rate self.start_temp = start_temp self.min_temp = min_temp self.tryout_limit = tryout_limit def fit(self, X, Y=None, val_X=None, val_Y=None): if Y is None: Y = X assert len(X) == len(Y) validation_data = None if val_X is not None and val_Y is not None: assert len(val_X) == len(val_Y) validation_data = (val_X, val_Y) if self.batch_size is None: self.batch_size = max(len(X) // 256, 16) num_epochs = self.num_epochs steps_per_epoch = (len(X) + self.batch_size - 1) // self.batch_size for i in range(self.tryout_limit): K.set_learning_phase(1) inputs = Input(shape=X.shape[1:]) alpha = math.exp(math.log(self.min_temp / self.start_temp) / (num_epochs * steps_per_epoch)) self.concrete_select = ConcreteSelect(self.K, self.start_temp, self.min_temp, alpha, name='concrete_select') selected_features = self.concrete_select(inputs) outputs = self.output_function(selected_features) self.model = Model(inputs, outputs) self.model.compile(Adam(self.learning_rate), loss='mean_squared_error') print(self.model.summary()) stopper_callback = StopperCallback() hist = self.model.fit(X, Y, self.batch_size, num_epochs, verbose=1, callbacks=[stopper_callback], validation_data=validation_data) # , validation_freq = 10) if K.get_value(K.mean( K.max(K.softmax(self.concrete_select.logits, axis=-1)))) >= stopper_callback.mean_max_target: break num_epochs *= 2 self.probabilities = K.get_value(K.softmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) self.indices = K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) return self def get_indices(self): return K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) def get_mask(self): return K.get_value(K.sum(K.one_hot(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits), self.model.get_layer('concrete_select').logits.shape[1]), axis=0)) def transform(self, X): return X[self.get_indices()] def fit_transform(self, X, y): self.fit(X, y) return self.transform(X) def get_support(self, indices=False): return self.get_indices() if indices else self.get_mask() def get_params(self): return self.model

这段代码定义了一个名为"ConcreteAutoencoderFeatureSelector"的类，它有几个参数，包括：K（特征数目），output_function（输出函数），num_epochs（迭代次数），batch_size（批大小），learning_rate（学习率），start_temp（开始温度），min_temp（最小温度），tryout_limit（尝试次数）。

fit()函数用于训练模型。如果不提供Y，则默认使用X。如果提供了val_X和val_Y，那么还会对模型进行验证。该函数将检查X和Y是否具有相同的长度，并通过步骤计算每个迭代周期的步骤数。然后使用concrete_select函数对数据进行特征选择，最后训练模型并输出总结。模型将使用Adam优化器，并计算均方误差进行损失。最后，将使用StopperCallback回调停止模型的训练。