1.predict与predict_proba区别 都用于模型的预测 predict返回的是预测的值(二分类则是0,1),predict——proba返回的是预测各个类别的概率。 predict_proba返回的是一个n行k列的数组,n表示测试集中样本的个数,地i行j列数值是模型预测第i个预测样本某个标签的概率,每行之和为1.相对更精准。比如在画ROC图使用。
一、predict 和 predict_proba的概念和区别 1、predict和predict_proba都是用于模型的预测。 2、predict返回的是一个预测的值,predict_proba返回的是对于预测为各个类别的概率。 3、predict_p... 查看原文
根据凯氏现代英汉同义词近义词辞典，predict普遍使用于各种不同场合，它可以指无把握的猜疑，也可以指对事物的后果所作的一种精确的统计性估计。forecast基本上同predict,常常用来预报天气。我劝各位不知为不知，不要乱说一气。参考文献：凯氏现代英汉同义词近义词辞典，p. 347 ...
predict返回的是一个大小为n的一维数组,一维数组中的第i个值为模型预测第i个预测样本的标签; predict_proba返回的是一个n行k列的数组,第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率。此 时每一行的和应该等于1。 举个例子: >>>from sklearn.linear_modelimport LogisticRegression >>>import n...
model.predict_proba返回的是[num_cases, n_classes]的二维矩阵,每行表示了每个case在每个类别的预测概率(float) model.predict_proba输出每个case在每类上的预测概率 model.predict返回的是[num_cases,]的一维array,直接输出了每个case的标签(int or str均可) model.predict直接输出每个case的标签编辑...
在上一步中知道了predict_proba是输出样本属于各个类别的概率,且取概率最大的类别作为样本的预测结果,下面看一下predict的预测结果与predict_proba的最大值是否一致。 predict的预测结果为类别6,对应于classes_中的第三个元素,也同时对应于predict_proba中的第三个元素,且是概率值最大的元素。
模型预测的两个函数是predict和predict problem,它们的区别在于predict预测二分类结果,而predict problem预测其他类型的结果。测试集数据更适合用于预测,因为训练集和测试集间存在过渡效应。
python sklearn库训练 python中sklearn库predict,发现个很有用的方法——predict_proba今天在做数据预测的时候用到了,感觉很不错,所以记录分享一下,以后可能会经常用到。我的理解:predict_proba不同于predict,它返回的预测值为,获得所有结果的概率。(有多少个分类结
先说结论: predict 与 decision_function 的最大值的位置 是一致的,并且是正确的 predict_proba 采用了 Platt scaling,其结果在某些情况下不可靠。请见: 1.4. Support Vector Machines 有空再填坑,可以先看别…