Sigmoïde et seuil

Partie 3 · ★

Un résumé peut avoir plusieurs spécialités (multi-label) : la softmax ne convient pas, car ses probabilités font 1 au total. On met une sigmoïde par spécialité, σ(z) = 1 / (1 + exp(−z)), qui transforme un score en probabilité entre 0 et 1, calculée séparément pour chaque spécialité.

Complète sigmoide, puis decider : « oui » (1) pour chaque spécialité dont la probabilité dépasse le seuil (0,5 par défaut), sinon 0.

def sigmoide(z):
    return 1 / (1 + math.exp(___))

def decider(probas, seuil=0.5):
    return [1 if p ___ seuil else 0 for p in probas]

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