test_y = model.predict(test_X) print(test_y) 输出结果:[1,0,0,0] 1. 2. 3. 所以有的情况下predict_proba还是很有用的,它可以获得对每种可能结果的概率,使用predict则是直接获得唯一的预测结果,所以在使用的时候,应该灵活使用。 补充一个知识点:关于预测结果标签如何与原来标签相对应 predict_pr
clf.fit(X_train, y_train) y_prob = clf.predict_proba(X_test)[:,1] y_pred = clf.predict(X_test) # 存储预测结果 results[model_name]['y_true'] = y_test results[model_name]['y_prob'] = y_prob # 计算...
y_pred = model.predict(X_test) print(y_pred) average_proba = np.mean(y_pred_proba, axis=0) print(average_proba) import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(y_pred_proba[:,0], bins='auto') plt.xlabel('Probability') plt.ylabel('Frequency') plt.show() 通过上述步骤,我们可以使用predict...
x_test = np.array([[2,3,5],[4,7,3],[5,6,7]]) clf = svm.SVC(probability=True) clf.fit(x_train, y_train) # 返回预测标签 print("x_test所属的类别标签:",clf.predict(x_test)) # 返回预测属于某标签的概率 print("x_test所属的类别概率:",clf.predict_proba(x_test)) ● 正确答...
test_predict = clf.predict(x_test) ## 由于逻辑回归模型是概率预测模型(前文介绍的 p = p(y=1|x,\theta)),所有我们可以利用 predict_proba 函数预测其概率 train_predict_proba = clf.predict_proba(x_train) test_predict_proba = clf.predict_proba(x_test) print('The test predict Probability of...
predict_proba(X)[:,1], color='red') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Probability') plt.title('Logistic Regression') plt.show() 结论 通过本文的介绍,我们了解了逻辑回归的基本原理和Python实现方法。逻辑回归是一种简单而有效的分类模型,适用于许多不同类型的分类问题。通过使用Python的Scikit-Learn库,我们...
既然我们要结合深度学习,那就需要构造损失函数进行训练,回想之前Q-learning的更新公式,其中的核心部分是TD-Target减去Q(S,A),TD-Target是比Q(S,A)更准确的估计,可以当做true-label,把Q(S,A)当做我们的predict-label,这样我们的损失函数就构造出来了: ...
_proba=lr_clf.predict_proba(x_fearures_new1)y_label_new2_predict_proba=lr_clf.predict_proba(x_fearures_new2)print('The New point 1 predict Probability of each class:\n',y_label_new1_predict_proba)print('The New point 2 predict Probability of each class:\n',y_label_new2_predict_...
pred_labels = model.predict(X_test)# 打印斜率和截距print('Intercept (Beta 0): ', clf.intercept_)print('Slopes (Beta 1 and Beta 2): ', clf.coef_)注意，这次我们有两个斜率参数，每个自变量一个。β(2)的值略为负值，表明“总步数”越多，白方获胜的几率越低。这是有道理的，因为白方不赢也...
predict():返回预测标签、 predict_proba():返回预测属于某标签的概率 decision_function():返回样本到分隔超平面的有符号距离来度量预测结果的置信度 这里我们分别打印一下对应的y_score,只取前三条数据: 预测标签:[[0 0 1] [0 1 0] [1 0 0]...] ...