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。
sklearn中predict()与predict_proba()用法区别 predict是训练后返回预测结果,是标签值。 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 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ...
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
补充知识:sklearn中predict与predict_proba的识别结果不一致 今天训练了好久的决策树模型在测试的时候发现个bug,使用predict得到的结果居然不是predict_proba中最大数值的索引!因为脚本中需要模型的置信度,所以希望拿到predict_proba的类别概率。 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...
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....
predict:训练后返回预测结果,显示标签值 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],[...
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_model import LogisticRegression ...
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',...,'C','C','C'],dtype=object) predict_proba函数返回的是各个类别的概率,每行是一个6列的列表,如: ...
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返回所有标签值可能性概率值,这些值是如何排序的呢?