如何在python中计算预测集和测试集之间的二进制交叉熵？

在Python中计算预测集和测试集之间的二进制交叉熵可以使用sklearn.metrics库中的binary_crossentropy函数。该函数用于计算二进制分类问题中预测结果与真实标签之间的交叉熵损失。

下面是一个示例代码，展示了如何使用binary_crossentropy函数计算预测集和测试集之间的二进制交叉熵：

from sklearn.metrics import binary_crossentropy

# 预测集的预测结果
predictions = [0.8, 0.3, 0.6, 0.9]

# 测试集的真实标签
labels = [1, 0, 1, 1]

# 计算二进制交叉熵
cross_entropy = binary_crossentropy(labels, predictions)

print("二进制交叉熵:", cross_entropy)

在上述代码中，predictions表示预测集的预测结果，取值范围为0到1之间，labels表示测试集的真实标签，取值为0或1。通过调用binary_crossentropy函数，传入labels和predictions作为参数，即可计算出预测集和测试集之间的二进制交叉熵。

二进制交叉熵是衡量二分类模型预测结果与真实标签之间差异的常用指标。它的值越小，表示模型的预测结果与真实标签越接近，模型性能越好。

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