# One-vs-Rest 选择decision_function的得分[0-Rest,1-Rest,2-Rest,3-Rest]最大的作为分类结果print("decision_function:\n",clf.decision_function(X))# precidt预测样本对应的标签类别print("predict:\n",clf.predict(X))# predict_proba 预测样本对
2、predict():预测测试集类别,参数为测试集。 大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。 1.2 转化器 转换器用于数据预处理和数据转换,主要是三个方法: 1、fit():训练算法,设置内部参数。 2、transform():数据转换。 3、fit_transform():合并fit和transform两个方法。 1.3 流水线 ...
在上一步中知道了predict_proba是输出样本属于各个类别的概率,且取概率最大的类别作为样本的预测结果,下面看一下predict的预测结果与predict_proba的最大值是否一致。 predict的预测结果为类别6,对应于classes_中的第三个元素,也同时对应于predict_proba中的第三个元素,且是概率值最大的元素。 对于分类模型来说,通常...
model.predict_proba返回的是[num_cases, n_classes]的二维矩阵,每行表示了每个case在每个类别的预测概率(float) model.predict_proba输出每个case在每类上的预测概率 model.predict返回的是[num_cases,]的一维array,直接输出了每个case的标签(int or str均可) model.predict直接输出每个case的标签编辑...
predict_proba返回的是一个 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。 1#conding :utf-82fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression3importnumpy as np4x_train = np.array([[1,2,3],5[1,3,4],6[2,1,2],7[4,...
predict()：这里我们提供的测试样本作为唯一的输入。这个函数返回一个NumPy数组，里面有每个输入测试样本的预测值。 大多数scikit-learn估计器都使用NumPy数组或相关格式作为输入和输出。然而这是惯例，并不是使用接口的必要条件。scikit-learn中实现了很多估计器，其他开源项目中也有更多的估计器使用相同的接口。例如（...
估计器都有fit()方法,预测器都有predict()和score()方法,言外之意不是每个预测器都有predict_proba()和decision_function()方法,这个在用的时候查查官方文档就清楚了(比如RandomForestClassifier就没有decision_function()方法)。 使用它们的通用伪代码如下: ...
predict(test) print("The predictions are:\n", NBpreds[:15]) #找到我们的朴素贝叶斯分类器的准确度: from sklearn.metrics import accuracy_score print("我们的分类器的准确度为:",accuracy_score(test_labels, NBpreds) *100) Bash Copy输出
new_pred = svm.predict(new_data_scaled) print("New prediction:", new_pred) ``` 通过以上步骤,我们已经完成了使用Scikit-learn进行分类和预测分析的全部流程。 总结: 本文介绍了使用Scikit-learn进行分类和预测分析的基本步骤。Scikit-learn作为一个简单易用、高效、可扩展性强的机器学习库,为我们提供了丰富的...
类别预测:给定模型并训练数据实例后,通过scikit-learn的predict()函数预测新数据实例的类别。 比如,Xnew数组中有一个或多个数据实例,这个数组可以传递给predict()函数,用来预测每个实例的类别。 Xnew = [[...], [...]]ynew = model.predict(Xnew) ...