randsample([0 1], sum(bits==0), true, [1-p_error, p_error])在matlab中什么意思
时间: 2024-06-05 17:09:12 浏览: 7
这行代码的作用是从0和1中随机抽样出和`bits`变量中值为0的元素个数相等的元素,并且每个元素被选中的概率为`1-p_error`和`p_error`。其中,`bits`是一个包含0和1的向量,`p_error`是一个表示错误率的概率值。如果`p_error`为0,则抽样结果一定是`0`,如果`p_error`为1,则抽样结果一定是`1`。如果`p_error`介于0和1之间,则抽样结果可能是`0`或`1`,并且选中`0`的概率是`1-p_error`,选中`1`的概率是`p_error`。
相关问题
P_num = (det[:, -1] == 0).sum()
这行代码是在 Python 中对一个二维数组 det 进行操作,其中 det[:, -1] 表示选取 det 数组中所有行的最后一列组成的一维数组,然后 == 0 表示将这个一维数组中所有等于 0 的元素标记为 True,不等于 0 的元素标记为 False。最后,sum() 函数将这个一维布尔数组中所有 True 的元素加起来,得到的结果就是这个数组中等于 0 的元素个数。这个个数被赋值给变量 P_num。
def competition_log_loss(y_true, y_pred): N_0 = np.sum(1 - y_true) N_1 = np.sum(y_true) p_1 = np.clip(y_pred, 1e-15, 1 - 1e-15) p_0 = 1 - p_1 log_loss_0 = -np.sum((1 - y_true) * np.log(p_0)) / N_0 log_loss_1 = -np.sum(y_true * np.log(p_1)) / N_1 return (log_loss_0 + log_loss_1)/2 def balanced_log_loss(y_true, y_pred): N_0 = np.sum(1 - y_true) N_1 = np.sum(y_true) p_1 = np.clip(y_pred, 1e-15, 1 - 1e-15) p_0 = 1 - p_1 log_loss_0 = -np.sum((1 - y_true) * np.log(p_0)) log_loss_1 = -np.sum(y_true * np.log(p_1)) w_0 = 1 / N_0 w_1 = 1 / N_1 balanced_log_loss = 2*(w_0 * log_loss_0 + w_1 * log_loss_1) / (w_0 + w_1) return balanced_log_loss/(N_0+N_1)
这段代码定义了两个函数:`competition_log_loss`和`balanced_log_loss`。这些函数计算了不同的损失函数,用于评估分类模型的性能。
`competition_log_loss`函数计算了比赛中常用的对数损失(log loss)指标。它首先计算了目标变量中正类和负类的样本数量,然后通过对预测概率进行裁剪(使用`np.clip`函数)来避免概率为0或1的情况。接下来,根据真实值和预测概率计算了两个类别的对数损失,并将两个损失值求平均。
`balanced_log_loss`函数计算了平衡后的对数损失指标。除了计算类别的样本数量和预测概率之外,它还引入了样本权重(`w_0`和`w_1`),以平衡两个类别的损失。最后,将平衡后的损失值除以样本总数,得到平衡后的对数损失。
这些函数可以作为评估分类模型性能的指标,具体使用取决于您的需求和数据集特点。
如果您有关于这些函数的疑问或其他问题,请告诉我。
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