scikit—learn中有两个函数可用于获取分类器的不确定估计:decision_function和predict_proba。大多数分类器都至少有其中一个函数,很多分类器两个都有。接下来我们找一个数据集来构造一个梯度提升回归树的分类器。(这个算法之前有讲过,不了解的小伙伴可以跳转到相应的文章去了解下。) 数据来源 星星分类:https://www...
3.6 decision_function 方法 在分类模型中,通常使用 decision_function(self, X) 方法计算预测新数据的距离值。与predict 方法不同的是:predict 得到的标签值, decision_function 得到的是与分隔超平面的距离值。 # 训练数据 X,y=dataset.make_blobs(centers=2,random_state=2,n_features=2) # 使用 LinearSVC 模...
在novelty检测模式下,只有decision_function用于生成异常值可用。fit_predict方法不可用,但predict方法可用于生成异常值预测。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 clf = LocalOutlierFactor(novelty=True) clf = clf.fit(X_train) test_scores = clf.decision_function(X_test) test_scores = -1...
decision_function:返回每一行的异常分数 predict:返回一个由 0 和 1 组成的数组,指示每一行被预测为正常 (0) 还是异常值 (1) from pyod.models.lof import LOF clf_name ='LOF' clf = LOF clf.fit(X_train) test_scores = clf.decision_function(X_test) roc = round(roc_auc_score(y_test, test_...
'decision_function_shape': 'ovr', 'degree': 3, 'gamma': 'auto', 'kernel': 'rbf', 'max_iter': -1, 'probability': False, 'random_state': None, 'shrinking': True, 'tol': 0.001, 'verbose': False} 接着,就可以引出我们的V3.0版万能模板了...
3.6 decision_function 方法 在分类模型中,通常使用 decision_function(self, X) 方法计算预测新数据的距离值。 与predict 方法不同的是:predict 得到的标签值, decision_function 得到的是与分隔超平面的距离值。 1#训练数据2X,y=dataset.make_blobs(centers=2,random_state=2,n_features=2)3#使用 LinearSVC 模...
decision_function_shape='ovr', random_state=None) 参数说明: nu:训练误差部分的上限和支持向量部分的下限,取值在(0,1)之间,默认是0.5,它和惩罚系数C类似,都可以控制惩罚的力度。 kernel:核函数,核函数是用来将非线性问题转化为线性问题的一种方法,默认是“rbf”核函数 ...
预测概率：一般来说，predict_proba输出的是每个类别的概率，通常比decision_function的输出更容易理解，对于二分类问题，它的形状始终是（n_samples, 2）：from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gbrt = GradientBoostingClassifier(random_state=0).fit(x_train, y_train)print("Shape of ...
(svm2.decision_function(X_train_scaled))print(svm2.decision_function(X_train_scaled)[:20]>0)#支持向量机分类print(svm2.classes_)#malignant和bening概率计算,输出结果包括恶性概率和良性概率print(svm2.predict_proba(x_test_scaled))#判断数据属于哪一类,0或1表示print(svm2.predict(x_test_scaled))...
下面拟合模型,然后使用函数decision_functions()生成训练数据和测试数据的离群值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pyod.models.ecodimportECODecod=ECOD(contamination=0.05)ecod.fit(X_train)# Training data y_train_scores=ecod.decision_function(X_train)y_train_pred=ecod.predict...