그다음 이전과 같은 가중치(0.2, 0.2, 0.6)를 사용하면 각 클래스 확률을 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
넘파이의 average7와 argmax 함수를 사용하여 클래스 확률 기반으로 가중치가 적용된 다수결 투표를 구현할 수 있습니다.
>>> ex = np.array([[0.9, 0.1],
... [0.8, 0.2],
... [0.4, 0.6]])
>>> p = np.average(ex, axis=0, weights=[0.2, 0.2, 0.6])
>>> p
array([ 0.58, 0.42])
>>> np.argmax(p)
0
7 역주 np.average 함수에 weights 매개변수가 주어지면 weights 배열의 비율을 더할 원소에 곱해 가중 평균을 구합니다. weights 배열의 길이는 하나의 행으로 평균하는 경우(axis=0) 행의 개수와 같아야 하고 하나의 열로 평균하는 경우(axis=1) 열의 개수와 같아야 합니다.