老师好，想问问为什么powell里边针对Acc的最小值优化需要加个np.tanh(t)

[skykiseki]

源码如下：

def optimal_threshold(y_true, y_pred):
"""最优阈值的自动搜索
"""
loss = lambda t: -np.mean((y_true > 0.5) == (y_pred > np.tanh(t)))
result = minimize(loss, 1, method='Powell')
return np.tanh(result.x), -result.fun

老师好，想问问为什么powell里边针对Acc的最小值优化需要加个np.tanh(t)，如果直接为 (y_pred > t) 为什么不好呢？ 想知道两个的区别，想了一晚上没想明白，希望老师能点一下思路

[bojone]

y_pred是-1到1之间的，t是无约束的，加个tanh让它变到-1到1之间，避免得到没意义的结果（一旦t出界，那么浪费算力不说，还容易崩溃）

[skykiseki]

y_pred是-1到1之间的，t是无约束的，加个tanh让它变到-1到1之间，避免得到没意义的结果（一旦t出界，那么浪费算力不说，还容易崩溃）

学习到了，蟹蟹老师（刚买了新梯子恢复了魔法就立马跑过来回复）