clf.predict_proba(X)#这个是得分,每个分类器的得分,取最大得分对应的类。#画图plot_step=0.02x_min, x_max = X[:,0].min() -1, X[:,0].max() +1y_min, y_max = X[:,1].min() -1, X[:,1].max() +1xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, plot_step), np.arange(...
predict_proba 返回的是一个 n 行 k 列的数组,列是标签(有排序), 第 i 行第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率,并且每一行的概率和为1。 predict 直接返回的是预测 的标签。 具体见下面示例: # conding :utf-8fromsklearn.linear_model import LogisticRegression import numpyas...
预测概率 predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1) 逐批生成输入样本的类概率预测。 参数 x: input data, as a Numpy array or list of Numpy arrays (if the model has multiple inputs). batch_size: integer. verbose: verbosity mode, 0 or 1. 退货 A Numpy array of probability pr...
=clf.predict([[0.317029, 14.739025]])print("预测结果: ", y_pred) y_pred_pro =clf.predict_proba...xdimesion,第二个参数是yarray,维度是ydimesion。 # 那么生成的第一个二维数组是以xarray为行,共ydimesion行的向量;而第二个二维数组是以yarray的转置为列,共 ...
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。(有多少个分类结果,每行就有多少个概率,以至于它对每个结果都有一个可能,如0、1就有两个概率) 举例: 获取数据及预测代码: from sklearn.linear_model import LogisticRegression ...
predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1) 逐批生成输入样本的类概率预测。 参数 x: input data, as a Numpy array or list of Numpy arrays (if the model has multiple inputs). batch_size: integer. verbose: verbosity mode, 0 or 1. 退货 A Numpy array of probability predictions....