python解释器没有安装或者是你的path环境变量没有设置正确。
全部放到英文目录下试下!
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:在本实验中,研究了增加对抗性工作人员的效果。恶意的数量从0到40不等,其中40名正常工人和5名专家也在工人队伍中。
在图4中,我们可以看到不同的方法对那些积极试图破坏系统的工人的反应。最大似然法和带置信更新规则的贝叶斯推理即使当工作池由大约35%的敌对工作人员组成时,也能保持其准确性。这5种方法中最糟糕的是加权多数票,随着对手数量的增加,加权多数票迅速下降,当对手占系统的30%左右时,加权多数票的准确率低于多数票模型。投票方法成本的增加可以归因于增加更多的对手而增加了员工人数。值得注意的是,随着对手数量的增加,概率方法在多个测试运行中的结果方差大大增加。这表明这些方法中的标签质量变得更加不稳定,尽管它们通常仍然优于投票方法。
图4:对抗性测试