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python-3.x - 如何从拥抱脸二元分类模型中解释 logit 分数并将其转换为概率疮

我正在下载模型https://huggingface.co/microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384/tree/main microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 然后使用它。我正在使用BertForSequenceClassification加载模型

https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/bert#:~:text=sentence%20was%20random-,BertForSequenceClassification,-class%20transformers.BertForSequenceClassification

变压器版本：'4.11.3'

我写了下面的代码：

训练模型后，该文件夹为空。

可以通过 classes=2 进行二进制分类吗？

模型最后一层是简单的线性连接，它给出了 logits 值。如何从中得到它的解释和概率分数？logit分数是否与概率成正比？

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r - 无法计算 logit 模型中的边际效应

我正在运行以下回归：

但是，当我使用 margins 命令时，出现以下错误：

有 50 个或更多警告（使用 warnings() 查看前 50 个）”警告消息：1：在 predict.lm(object, newdata, se.fit, scale = 1, type = if (type == ... ：来自秩不足拟合的预测可能会产生误导

基于这个错误，我知道可能存在共线性。但是，我不知道如何找出并处理。

（我试过单独添加每个控件）

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python - from_logits=True keras model auc=0.9013 当应用于model.predict tf.activation.sigmoid auc=0.8183 为什么？

为什么 AUC 不同？以及如何将 model.predict 转换为 AUC = 0.9013 的标签

<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=0.9013347>

<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=0.81831676>

为什么 AUC 不同？以及如何将 model.predict 转换为 AUC = 0.9013 的标签


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