在以上代码中,正例负例的概率是通过什么跟什么对比出给出概率值的
时间: 2024-01-24 20:18:00 浏览: 22
在以上代码中,正例负例的概率是通过将输入文本传递给训练好的模型,然后计算模型输出的logits(即预测的概率分布),再将其与标签值进行比较得出的。具体来说,模型输出的logits是一个长度为2的向量,分别对应正例和负例的概率预测值,然后通过softmax函数将其转换为概率分布,最终得出正例和负例的概率值。在代码中,使用了交叉熵损失函数来计算模型输出的logits和标签值之间的误差,进而更新模型参数,使得模型能够不断地优化预测结果。
相关问题
逻辑回归模型中正例和负例是指?一般如何规定?负例可以叫反例吗?
逻辑回归模型中的正例和负例通常指的是二分类问题中的两种不同类别。在二分类问题中,通常将其中一类样本标记为正例,将另一类样本标记为负例。例如,在肿瘤诊断问题中,可以将恶性肿瘤标记为正例,良性肿瘤标记为负例。
关于负例是否可以叫反例的问题,一般来说是可以的。在一些文献和教材中,负例经常被称为反例,也有一些教材将负例称为阴性例。但是需要注意的是,这种命名方式并没有统一的规定,具体应遵循实际情况和约定俗成的规定。
y_score[i] 应该是预测为正例的概率值,取值范围在 0 到 1 之间,有什么例子,请举一下
假设现在有一个二分类问题,其中正例的标签为 1,负例的标签为 0。那么 y_score[i] 应该是预测为正例的概率值,取值范围在 0 到 1 之间。下面是一个简单的例子:
假设我们要预测一张图片是否是猫的图片,其中猫的标签为 1,非猫的标签为 0。我们使用一个二分类模型进行预测,得到一张图片的预测为猫的概率为 0.8,这个概率就可以作为 y_score[i] 的值,取值范围在 0 到 1 之间。
需要注意的是,y_score[i] 的值一般是由模型预测得到的,不同的模型可能得到的 y_score[i] 值的范围和分布都不同。在实际应用中,需要根据具体的模型和问题进行合理的处理。
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