陣列過濾在機器學習中的應用

機器學習過程中，計算誤差（矩陣）時經常會遇到要在矩陣中進行標籤值與**值之間的比較，可以使用資料過濾方法來解決：

error = mat(ones((5, 1)))

print("比較之前:\n", error.t)
label = mat(([1, -1, 1, -1, 1])).t
pred = mat(([1, -1, -1, 1, 1])).t
error[pred == label] = 0      # 如果**值與標籤值一致時，誤差為0值
print("比較之後:\n",error.t)

比較之前:

[[1. 1. 1. 1. 1.]]

比較之後:

[[0. 0. 1. 1. 0.]]

標籤值(label)中的第2和第3個值與**值(pred)是不一致的，因此error矩陣中只有這兩個值是"1", 其餘值均為"0"。

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