= model.predict(X_test)      #将概率转换为二进制预测（0 或 1）  ； y_pred_binary = np.round(y_pred)      # 计算模型

换为标记序列，并使用交叉熵损失对这些标记进行语言模型的训练。 [*]经过训练后，可以通过在给定历史背景下对多个未来轨迹进行采样来获得概率预测。 [*]Chronos 模型已经在大量公开的时间序列数据

输出连接起来，并馈入softmax函数，以预测候选标签的概率。 CNN可用于从文本中提取特征： DeepCoNN 采用2个并行的CNN来根据评论文本对用户行为和商品属性进行建模。该模型通过