如何从预测概率中一步得到预测类标签？

从预测概率中一步得到预测类标签的方法是通过设置一个阈值来判断预测概率是否达到或超过该阈值，从而确定预测类标签。

具体步骤如下：

首先，进行模型训练并得到预测概率。预测概率是模型对每个类别的预测结果，通常表示为一个向量，每个元素代表一个类别的概率值。
然后，选择一个合适的阈值。阈值的选择可以根据具体需求和模型性能进行调整，一般情况下，可以选择0.5作为默认阈值。
接下来，对于每个样本的预测概率向量，比较其中最大的概率值与阈值进行比较。
如果最大概率值大于或等于阈值，则将该样本判定为对应的类别，即得到预测类标签。
如果最大概率值小于阈值，则无法确定该样本的类别，可以根据具体需求进行处理，例如将其判定为未知类别或进行进一步的分析。

需要注意的是，阈值的选择会影响预测结果的准确性和召回率。较高的阈值可以提高准确性，但可能会导致较低的召回率；而较低的阈值可以提高召回率，但可能会导致较低的准确性。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和调整。

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文章发出后，得到了大家的肯定和支持，在此表示感谢。...这部分主要需要自己做的就是如何解析，而对于爬虫是如何爬取的我们不用关心，因为它是框架已经在底层完成调度和爬取的实现，我们只要简单调用即可。...具体详细框架结构可参见：Python爬虫之Scrapy学习（基础篇）爬虫解析部分，是在继承scrapy.Spider父类的子类LianjiaSpider中完成的。...start_requests 任何爬虫都需要有初始url，然后由初始url继续深入爬取进一步的url，直到爬取到所需数据。...- ❺ - 总结以上是对本项目爬虫部分核心内容的分享（完整代码在知识星球中），至此这个项目完成了从爬虫到数据分析，再到数据挖掘预测的 "三部曲" 完整过程。

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Physica A 2020 | 链接预测综述（二）

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关于逻辑回归，面试官们都怎么问

具体我们写成这样的形式： Hypothesis #2 逻辑回归的第二个假设是正类的概率由sigmoid的函数计算，即：预测样本为正类的概率：预测样本为负类的概率：写在一起，即预测样本的类别...：个人理解，解释一下这个公式，并不是用了样本的标签，而是说你想要得到哪个的概率，时意思就是你想得到正类的概率，时就意思是你想要得到负类的概率。...另外关于这个值，是个概率，还没有到它真正能成为预测标签的地步，更具体的过程应该是分别求出正类的概率即时，和负类的概率时，比较哪个大，因为两个加起来是1，所以我们通常默认的是只用求正类概率，...，一步步来分解上面这句话，首先确定一下模型是否已定，模型就是用来预测的那个公式：参数就是里面的，那什么是样本结果信息，就是我们的，，是我们的样本，分别为特征和标签，我们的已知信息就是在特征取这些值的情况下...逻辑回归的目的将数据二分类六. 逻辑回归的如何分类这个在上面的时候提到了，要设定一个阈值，判断正类概率是否大于该阈值，一般阈值是0.5，所以只用判断正类概率是否大于0.5即可。七.

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生成式模型与辨别式模型

判别模型试图直接学习将输入向量映射到标签的函数f(x)。这些模型可以进一步分为两个子类型: 分类器试图找到f(x)而不使用任何概率分布。这些分类器直接为每个样本输出一个标签，而不提供类的概率估计。...分类器首先从训练数据中学习后验类概率P(y = k|x)，并根据这些概率将一个新样本x分配给其中一个类(通常是后验概率最高的类)。这些分类器通常被称为概率分类器。...然后利用贝叶斯定理估计后验类概率: 贝叶斯规则的分母可以用分子中出现的变量来表示: 生成式模型也可以先学习输入和标签P(x, y)的联合分布，然后将其归一化以得到后验概率P(y = k|x)。...一旦我们有了后验概率，我们就可以用它们将一个新的样本x分配给其中一个类(通常是后验概率最高的类)。例如,考虑一个图像分类任务中,我们需要区分图像狗(y = 1)和猫(y = 0)。...辨别式模型学习输入数据和输出标签之间的关系，可以预测新的标签。生成式模型：生成模型给了我们更多的信息，因为它们同时学习输入分布和类概率。可以从学习的输入分布中生成新的样本。

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开发 | Kaggle亚马逊比赛冠军专访：利用标签相关性来处理分类问题

下一步，在模型阶段，我精细调节了11个卷积神经网络（CNN），得到每个CNN的类别标签概率。...然后，我通过每个CNN的岭回归模型来传递类标签概率，这是为了利用标签相关性来调整概率。最后，我利用另一个岭回归模型将这11个CNN集成到一起。...因此，我们不仅要训练模型来预测标签概率，还要选择出最佳阈值，通过标签的概率值来决定是否给图片打上这个标签。...换言之，为了预测晴朗这个标签的最终概率（利用resnet-101模型），有一个特殊的晴朗岭回归模型会接收resnet-101模型对所有17个标签的预测情况。如何进行模型集成？...当得到所有N个模型的预测之后，我们有了来自于N个不同的模型对晴朗标签的概率。我们可以利用这些概率，通过另一个岭回归来预测最终晴朗标签的概率。

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让学生网络相互学习，为什么深度相互学习优于传统蒸馏模型？| 论文精读

有了监督学习，所有的网络很快就可以为每个训练实例预测相同的标签，这些标签大多是正确且相同的。...其对应的标签集合为： ? 那么θ1网络中某个样本 xi属于类别 m的概率可以表示为： ? 其中， ? 是θ1网络中经过softmax层后输出的预测概率。 ?...传统的监督损失训练能够帮助网络预测实例的正确标签，为了进一步提升网络θ1的泛化能力，DML引入了同伴网络θ2，θ2同样会产生一个预测概率p2，在这里引入KL散度的概念，相信了解过GAN网络的小伙伴对KL...输入：训练集 X，标签集 Y，学习率 γ1,γ2 初始化： θ1，θ2不同初始化条件步骤：从训练集 X中随机抽样 x 1.根据上文中的概率计算公式p，分别计算两个网络的在当前batch的预测p1和...根据上文中的概率计算公式p，分别计算两个网络的在当前batch的预测p1和p2，得到θ2的总损失函数Lθ2 4. 利用随机梯度下降，更新θ2参数: ?

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机器学习中分类与回归的差异

从本质来说，分类是对标签（Label）作出的预测，回归则是对于量（Quantity）的预测。我时常看到有如下的问题：我要如何计算我的回归问题的准确率？...学习完本教程后，您将知道：预测建模，是关于学习从输入到输出的映射函数的问题，它被称为函数逼近（Function approximation）。分类问题，就是要为样本预测一组离散类标签的输出。...一个样本属于多个类别，这样的问题被称为多标签分类（Multi-label classification）问题。分类模型通常预测得到一个连续值，该值作为给定样本属于输出的各个类别的概率。...此时通过选择 “非垃圾邮件” （因为它对应着最高的预测概率）标签，我们就可以将这些概率转换为一个类标签。对分类预测模型进行能力评估的方法有很多，其中最常见的大概就是计算分类的准确率。...一些算法已经通过预测每个类的概率来实现这一目的，预测得到的概率可以扩展到特定的范围： quantity = min + probability * range 或者，可以对类别值进行排序，并映射到一个连续的范围中

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入门 | 区分识别机器学习中的分类与回归

从根本上来说，分类是预测一个标签，回归是预测一个数量。我经常看到这样的问题：如何计算回归问题的准确率？这种问题意味着提问的人并没有真正理解分类和回归之间的差别，以及准确率到底是在评估什么？...分类预测建模分类预测建模是逼近一个从输入变量（X）到离散的输出变量（y）之间的映射函数（f）。输出变量经常被称作标签或者类别。映射函数会对一个给定的观察样本预测一个类别标签。...只有两个类别的分类问题经常被称作两类问题或者二元分类问题。具有多于两类的问题经常被称作多分类问题样本属于多个类别的问题被称作多标签分类问题。...分类模型经常为输入样本预测得到与每一类别对应的像概率一样的连续值。这些概率可以被解释为样本属于每个类别的似然度或者置信度。预测到的概率可以通过选择概率最高的来别转换成类别标签。...例如，某封邮件可能以 0.1 的概率被分为「垃圾邮件」，以 0.9 的概率被分为「非垃圾邮件」。因为非垃圾邮件的标签的概率最大，所以我们可以将概率转换成「非垃圾邮件」的标签。

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标签正则：标签平滑、标签蒸馏和自纠正的异曲同工之妙

one-hot编码的标签向量yi可以表示为交叉熵损失的公式如下，其中yi是真实概率，pi是预测概率，由对模型倒数第二层输出的logits向量zi应用Softmax计算得到，在训练模型时，目标是最小化该损失...为了最小化损失，当基于one-hot标签学习时，模型被鼓励预测为目标类别的概率趋近1，非目标类别的概率趋近0，最终预测的logits向量中目标类别zi的值会趋于无穷大，模型会向预测正确与错误标签的logit...此外，论文[15]揭示了为什么标签平滑是有效的，指出标签平滑可以使分类之间的cluster更加紧凑，增加类间距离，减少类内距离，提高泛化性，同时还能提高Model Calibration（模型对于预测值的...知识蒸馏得到的soft label相当于对数据集的有效信息进行了统计，保留了类间的关联信息，剔除部分无效的冗余信息。相比于标签平滑是一种更加可靠的方式。...将样本的预估点击率 (预测概率)与其真实标签之间的差距定义为所犯的错误，根据上一个版本的模型的预测可以得到每个样本的前次预估点击率。至于当前误差，它表示当前预测与训练期间的真实标签之间的差距。

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【科普】半监督学习的概述与思考，及其在联邦学习场景下的应用

▊ 半监督学习伪标签（Pseudo Label）：伪标签是半监督学习的一个基本思路，即模型在标注数据上进行训练然后对未标注数据进行预测，得到的预测结果作为未标记数据的标签。...最小化熵（Entropy Minimization）：同时我们也可以从概率的角度去思考，熵代表事件的混乱程度，如果一个事件分布越均衡那么其熵越高。...强迫模型对未标记数据做出预测，这就代表熵降低了，模型偏向于低熵预测，通过最小化熵将模型预测拉向当前最邻近的类别。强迫模型如何作出低熵预测呢？...进一步而言，无标签数据弱增强后的预测结果只有其置信度超过某个阈值才会被保留。...但是作者又提出一个假设：利用当前时间步无标签数据中某个类别C被选取数据（大于阈值）的数量来近似精确度，然后通过归一化方法最终得到比率，然后乘上初始阈值就是当前时间步下类别C的阈值了。

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NLP中的少样本困境问题探究

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