使用R语言将推理后的概率值转化为预测标签

使用R语言将推理后的概率值转化为预测标签

在机器学习中，我们经常需要将模型的输出概率值转化为具体的预测标签。在R语言中，我们可以使用一些简单的方法来实现这一目标。本文将介绍如何将推理后的概率值转化为预测标签，并提供相应的R代码示例。

假设我们有一个二分类模型，输出的概率值表示样本属于正类的概率。我们可以根据设定的阈值来进行二分类预测。如果概率值大于阈值，则将样本预测为正类，否则预测为负类。下面是一个简单的R函数，用于将概率值转化为预测标签：

convert_to_label <- function(probabilities, threshold) {
  labels <- ifelse(probabilities > threshold, "正类", "负类")
  return(labels)
}

这个函数接受两个参数：probabilities表示模型输出的概率值，threshold表示设定的阈值。函数通过比较概率值和阈值，将大于阈值的样本标记为正类，小于等于阈值的样本标记为负类。最后，函数返回一个包含预测标签的向量。

让我们通过一个示例来演示如何使用这个函数。假设我们有一组模型输出的概率值如下：

probabilities <- c(0.8, 0.6, 0.3, 0.9, 0.2)

我们设定阈值为0.5，并调用convert_to_label函数进行预测：

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