如何得到TransC算法每一个样本的真实标签和预测得分

TransC算法是一种用于多标签分类的算法，它的训练过程是基于标注好的多标签训练集进行的。在训练过程中，每个样本都会有一组真实标签。在测试过程中，我们可以通过对测试集的样本进行预测，得到每个样本的预测标签及对应得分。

具体地说，在测试过程中，我们可以输入一个测试样本到经过训练好的TransC模型中，该模型会对该样本进行预测，并返回一个预测结果矩阵，其中每一行表示一个样本的预测结果，每一列表示一个标签的得分。这个矩阵中的每个元素都代表了该样本在该标签上的得分，可以通过设置阈值来确定该样本是否属于该标签。同时，该模型也会返回每个样本的真实标签，可以与预测结果进行比较，从而评估模型的性能。