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_proba返回...
1.predict与predict_proba区别 都用于模型的预测 predict返回的是预测的值(二分类则是0,1),predict——proba返回的是预测各个类别的概率。 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。
predict返回的是一个大小为n的一维数组,一维数组中的第i个值为模型预测第i个预测样本的标签; 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个预测样本的标签为j的概率。此 时每一行的和应该等于1。 举个例子: >>>from sklearn.linear_modelimport LogisticRegression >>>import n...
predict_proba:返回一个 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。 >>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression>>>importnumpyasnp>>>x_train=np.array([[1,2,3],[1,3,4],[2,1,2],[4,5,6],[3,5,3],[1...
经过胡乱分析发现predict_proba得到的维度比总类别数少了几个,经过测试发现就是这个造成的,即训练集中有部分类别样本数为0。这个问题比较隐蔽,记录一下方便天涯沦落人绕坑。 Tip:在sklearn的train_test_split中有一个参数可以强制测试集和训练集的数据分布一致,也就不会导致缺类别的问题。
sklearn中的predict与predict_proba的区别(得到各条记录每个标签的概率(支持度)),假定在一个k分类问题中,测试集中共有n个样本。则: predict返回的是一个大小为n的一维数组,一维数组中的第i个值为模型预测第i个预测样本的标签; predict_proba返回的是一个n行k列
浅谈sklearn中predict与predict_proba区别 predict_proba 返回的是⼀个 n ⾏ k 列的数组，列是标签（有排序），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。predict 直接返回的是预测的标签。具体见下⾯⽰例：# conding :utf-8 from sklearn....
一、predict 和 predict_proba的概念和区别 1、predict和predict_proba都是用于模型的预测。 2、predict返回的是一个预测的值,predict_proba返回的是对于预测为各个类别的概率。 3、predict_p... 查看原文
sklearn随机森林训练好的模型(RandomForestClassifier)有两个预测函数,predict和predict_proba。 假设我们的数据集有6个类别,A-F。 predict函数会返回预测的label,如:array(['E', 'F', 'B…
我无法理解 sklearn 的函数,希望得到一些澄清。起初我以为sklearn的SVM的predict_proba函数给出了分类器预测的置信度,但是在使用我的情绪识别程序使用它之后,我开始产生怀疑,感觉我误解了predict_proba函数的用途和方式工作了。 例如,我的代码设置如下: # Just finished training and now is splitting data (cross va...