如何使用 Python 堆实现弱监督学习算法？

import heapq

# 假设样本的标签是 0、1、2，其中 0 表示负样本，1 表示正样本，2 表示未知样本
# 假设使用了两个分类器
# 对于未知样本，使用两个分类器产生的概率值之和大于等于 0.5 判定为正样本，小于 0.5 判定为负样本

classifier1_prob = {'pidancode.com': [0.2, 0.8, 0.5]}
classifier2_prob = {'皮蛋编程': [0.4, 0.6, 0.3]}

# 将两个分类器的概率值保存到 Python 堆中
# 使用了 Python 内置的 heapq 库来实现堆的功能

# 创建一个空的堆
heap = []

for i in range(len(classifier1_prob['pidancode.com'])):
    # 将元素取相反数，这样 Python 堆会按照相反数排序，即按照从大到小的顺序排序
    # 这样可以方便地取出最大的元素
    prob_sum = -(classifier1_prob['pidancode.com'][i] + classifier2_prob['pidancode.com'][i])
    # 把元素插入到 Python 堆中
    heapq.heappush(heap, (prob_sum, i))

# 从 Python 堆中取出最大的元素，并将其转化为分类结果
result = heapq.heappop(heap)[1]

# 输出分类结果
if result == 0:
    print('负样本')
elif result == 1:
    print('正样本')
else:
    print('未知样本')