SVC(probability=True)表示我们希望模型能够输出每个类别的预测概率,并通过fit方法进行模型训练。 5. 预测概率 我们使用训练好的模型对测试集进行预测,并输出每个类的概率: # 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...
接下来,我们创建一个SVM分类器的实例,并将“probability”参数设置为True。这是因为我们稍后将使用分类器的“predict_proba()”方法来获取类概率。然后将SVM分类器和参数网格传递给GridSearchCV,以创建一个模型,该模型将为SVM算法找到最佳超参数。 通过使用GridSearchCV,我们可以找到超参数的最佳组合,这将导致模型的最...
max_iter 硬限制在求解器中迭代的次数,或者-1表示无限制,默认为-1。 decision_function_shape 多分类策略。'ovo'表示一对一,'ovr'表示一对其余,默认是'ovr'。只有在decision_function_shape为'ovr'时才有predict_proba和predict_log_proba方法。 使用代码: Python 机器学习 SVM算法-CJavaPy ...
def plot_svm(kernel, df_input, y, C, gamma, coef): svc_model = svm.SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma, coef0=coef, random_state=11, probability=True).fit(df_input, y) Z = svc_model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 0] Z = Z.reshape(xx.shape) fig =...
python sklearn库训练 python中sklearn库predict 发现个很有用的方法——predict_proba 今天在做数据预测的时候用到了,感觉很不错,所以记录分享一下,以后可能会经常用到。 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...
fromsklearnimportsvm X=np.array([[-1,-1], [-2,-1], [1,1], [2,1]]) y=np.array([1,1,2,2]) clt=svm.SVC(probability=True) clt.fit(X, y) printclt.predict([[-0.8,-1]]) printclt.predict_proba([[-0.8,-1]])
对机器学习算法进行调整参数值可以有效地提高模型的性能。让我们看一下SVM可用的参数列表。 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma=0.0, coef0=0.0, shrinking=True, probability=False,tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=F...
我使用 SVM 分类器构建了情绪分析器。我用 probability=True 训练模型,它可以给我概率。但是当我腌制我的模型并稍后再次加载它时,概率不再起作用。
sklearn.svm.SVC(*,C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma='scale',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200,class_weight=None,verbose=False,max_iter=- 1,decision_function_shape='ovr',break_ties=False,random_state=None) ...
pred2 = svm_model.predict(test_x) accuracy2 = accuracy_score(test_y,pred2) print('在测试集上的精确度: %.4f'%accuracy2) 输出: 在训练集上的精确度: 0.9810 在测试集上的精确度: 0.9778 2、构建LR分类模型 同理,找到LR算法在sklearn.linear_model.Log...