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我想使用高斯过程实现二进制分类模型。根据官方文档，我的代码如下。

X 有 2048 个特征，Y 为 0 或 1。优化模型后，我试图评估性能。

然而，该predict_y方法产生了一个奇怪的结果。预期pred应该具有类似 (n_test_samples, 2) 的形状，它表示属于 0 类和 1 类的概率。但我得到的结果是 (n_test_samples, n_training_samples)。

出了什么问题？

def model(X,Y):
  '''
    X: (n_training_samples, n_features)  , my example is (n, 2048)
    Y: (n_training_samples,) , binary classification
  '''
  m = gpflow.models.VGP(
      (X, Y), likelihood=gpflow.likelihoods.Bernoulli(), kernel=gpflow.kernels.SquaredExponential()
  )

  opt = gpflow.optimizers.Scipy()
  opt.minimize(m.training_loss, variables=m.trainable_variables)

  return m

def evaluate(model,X,Y,accuracy, MCC, Kappa):
  '''
    X: (n_test_samples, n_features)  , my example is (n, 2048)
    Y: (n_test_samples,) , binary classification
  '''
  pred,_ = model.predict_y(X)
  print('pred.shape is {}'.format(pred)) # I got wired result (num of test samples <X.shape[0]>, num of training samples)
  accuracy += [accuracy_score(Y, pred)]
  MCC += [matthews_corrcoef(Y, pred)]
  Kappa += [cohen_kappa_score(Y, pred)]
  return accuracy, MCC, Kappa
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1 回答 1

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我终于弄明白了。原因是 VGP 模型的 Y 应该具有类似 (n_training_samples, 1) 而不是 (n_training_samples,) 的形状。

于 2021-07-20T10:02:56.200 回答