fit(X, y[, n_jobs]) 对训练集X, y进行训练。是对scipy.linalg.lstsq的封装 get_params([deep]) 得到该估计器(estimator)的参数。 predict(X) 使用训练得到的估计器对输入为X的集合进行预测(X可以是测试集,也可以是需要预测的数据)。 score(X, y[,]sample_weight) 返回对于以X为samples,以y为target的...
clf=KMeans(n_clusters=5)#创建分类器对象fit_clf=clf.fit(X)#用训练器数据拟合分类器模型clf.predict(X)#也可以给新数据数据对其预测print(clf.cluster_centers_)#输出5个类的聚类中心y_pred = clf.fit_predict(X)#用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进行预测print(y_pred)#输出预测结果 AI代码...
model = LogisticRegression() model.fit(train_X,train_y) test_y = model.predict_proba(test_X) print(train_X) print(train_y) print(test_y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 训练数据 [[2 9 8] [0 8 5] [7 1 2] [8 4 6] [8 8 3] [7 2 7] [6 4 3] [1...
对决策树来说,最重要的是feature_importances_,能够查看各个特征对模型的重要性。 sklearn中许多算法的接口都是相似的,比如说我们之前已经用到的fit和score,几乎对每个算法都可以使用。除了这两个接口之外,决策树最常用的接口还有apply和predict。apply中输入测试集返回每个测试样本所在的叶子节点的索引,predict输入测试...
pre = cluster.fit_predict(X) pre == y_pred #当数据量过大的时候用predict #但其实不用所有数据来找质心也可以。因此,在数据量过大的时候,可以使用部分数据来确认质心 #剩下的数据的聚类结果,用predict来调用 cluster_smallsub = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X[:200]) ...
七个参数:Criterion,两个随机性相关的参数(random_state,splitter),四个剪枝参数(max_depth, ,min_sample_leaf,max_feature,min_impurity_decrease) 一个属性:feature_importances_ 四个接口:fit,score,apply,predict 有了这些知识,基本上分类树的使用大家都能够掌握了,接下来再到实例中去磨练就好。
predict_proba返回的是一个n行k列的数组,n表示测试集中样本的个数,地i行j列数值是模型预测第i个预测样本某个标签的概率,每行之和为1.相对更精准。比如在画ROC图使用。 2.举例说明 xgb.XGBClassifier(max_depth=6,n_estimators=100).fit(X_train,y_train).predict(X_test) ...
四个接口:fit,score,apply,predict 2.5 实例:分类树在合成数集上的表现 依次是月亮型,环形和对半分数据 分类树天生不擅长环形数据。 最擅长月亮型数据的是最近邻算法,RBF支持向量机和高斯过程; 最擅长环形数据的是最近邻算法和高斯过程; 最擅长对半分的数据的是朴素贝叶斯,神经网络和随机森林。
fit(X_train, y_train) # 使用测试集进行预测 y_pred = logreg.predict(X_test) # 打印预测结果 print(y_pred) 在这个示例中,我们首先生成了一些模拟分类数据,然后将其分为训练集和测试集。接着,我们创建了一个 LogisticRegression 实例,用训练集训练了它,并使用 predict 方法对测试集进行了预测。 注意事项...
_ = ee.fit(X) # 测试 test = np.array([6, 8, 20, 4, 5, 6, 10, 13]).reshape(-1, 1) # Predict返回1作为内嵌值,返回-1作为异常值 >>> ee.predict(test) array([ 1, 1, -1, 1, 1, 1, -1, -1]) 为了检验评估结果,我们创建了一个均值为5,标准差为2的正态分布。训练完成后,...