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。