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....
probabilities=model.predict_proba(X) print(probabilities) ``` 2.回归问题 对于回归问题,predict_proba函数通常返回一个数组,其中每个元素表示一个预测值的概率分布。例如,对于线性回归模型,输出通常是一个一维数组,表示每个预测值的概率。 示例代码: ```python fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression fromsk...
以Scikit-learn库为例,假设我们已经训练了一个逻辑回归模型,并将其命名为model。我们可以使用如下代码来进行预测: ```python y_pred_proba = model.predict_proba(X_test) ``` 在上述代码中,X_test表示我们想要预测的样本特征集合。predict_proba方法会返回一个二维数组,其中每一行表示一个样本,每一列表示一个...
# 预测概率proba=model.predict_proba(X_test)# 查看前五个预测的概率print(proba[:5]) 1. 2. 3. 4. 5. predict_proba方法返回每个样本属于每个类别的概率,输出前五个预测概率以检查结果。 6. 评估结果 最后,我们评估模型的性能: # 进行预测y_pred=model.predict(X_test)# 打印分类报告和准确率print(cl...
# 预测类别概率probabilities=rf_model.predict_proba(X_test)# 输出每个测试样本的预测概率fori,probsinenumerate(probabilities):print(f"样本{i+1}的预测概率:{probs}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在上面的代码中,我们通过predict_proba方法获取了每个类别的预测概率,然后打印出来。概率值的总和为1,每个值表示...
model.fit(X_train, y_train) 5.预测概率 在模型训练完成后,我们可以使用predict_proba函数来计算预测概率。此函数接受一个输入样本并返回一个二维数组,其中每列代表一个类别的预测概率。 python y_pred_proba = model.predict_proba(X_test) 6.分析结果 一旦我们获得了预测概率,我们可以进一步分析和处理它们。常...
predict_proba函数常用于分类问题中,其参数说明如下: - X:要进行预测的数据向量或数据矩阵,形状为(n_samples, n_features)。n_samples表示样本数量,n_features表示每个样本的特征数量。 -返回值:一个数组,其中包含每个样本属于各个类别的概率。 接下来,我们将通过一个简单的示例来说明predict_proba的用法。 假设我们...
predicted_probabilities=model.predict_proba(X_test)# 预测概率# 显示结果print(predicted_probabilities)# 输出预测的概率 1. 2. 3. 4. 甘特图表示开发过程 2023-10-012023-10-022023-10-032023-10-052023-10-062023-10-072023-10-082023-10-092023-10-10数据读取数据清洗数据可视化模型选择模型训练模型评估结果...
y_score =nnmodel.predict_proba(X_test)[:,1] #计算不同阈值下,fpr和tpr的组合值,其中fpr表示1-Specificity,tpr表示sensitivity fpr,tpr,threshold =metrics.roc_curve(y_test,y_score) # 计算AUC的值 roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr) print("神经网络模型预测测试集数据ROC曲线的AUC:",roc_auc) 神经...
predicted_probs = model.predict_proba(test_sample) print(predicted_probs) 运行上述代码,我们可以得到以下输出: python [[0.00472211 0.16347149 0.8318064 ]] 输出结果是一个矩阵,它显示了测试样本属于每个类别的概率值。在本例中,该测试样本属于第0类的概率为0.0047,属于第1类的概率为0.1635,属于第2类的概率为...