predict_proba:返回一个 n 行 k 列的数组, 第 i 行第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率,并且每一行的概率和为1。 >>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression>>>importnumpyasnp>>>x_train=np.array([[1,2,3],[1,3,4],[2,1,2],[4,5,6],[3,5,3],[1...
1两类model.predict_proba(X_test)=array([[0.1,0.9],#代表[2,3,4,5]被判断为0的概率为0....
predict_proba() 返回一个n行k列的数据,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。 但是不知道为什么sklearn.svm导入的Linearsvm不支持predict_proba。 然后对于二分类问题,可以选择一类的预测概率和label的比较,得到tpr和fpr,利用得到的结果去画roc曲线,得到AUC值,查看...
y_train)cls.predict_proba(X_test)# 输出：# 测试集样本数是2，类别数是3# array([[0.9, 0....