sklearn的predict_proba使用说明 sklearn的predict_proba使⽤说明 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...
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...
test_y = model.predict(test_X) print(test_y) 输出结果:[1,0,0,0] 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...
probability=True时SVM分类器具有predict_proba函数，可以输出样本的预测概率，但是当probability=False，SVM...
decision_function(X):返回决策函数值(比如svm中的决策距离)fit(X,Y):在数据集(X,Y)上训练模型。get_parms():获取模型参数predict(X):预测数据集X的结果。predict_log_proba(X):预测数据集X的对数概率。predict_proba(X):预测数据集X的概率值。score(X,Y):输出数据集(X,Y)在模型上的准确率。
- out_activation_:输出激活函数的名称。 用法: - fit(X,y):拟合 - get_params([deep]):获取参数 - predict(X):使用MLP进行预测 - predic_log_proba(X):返回对数概率估计 - predic_proba(X):概率估计 - score(X,y[,sample_weight]):返回给定测试数据和标签上的平均准确度 -set_params(**params):设...
fit(X,Y):在数据集(X,Y)上拟合模型。get_params():获取模型参数。predict(X):对数据集X进行预测。predict_log_proba(X):对数据集X预测,得到每个类别的概率对数值。predict_proba(X):对数据集X预测,得到每个类别的概率。score(X,Y):得到模型在数据集(X,Y)的得分情况。
predict_proba([[1., 1.]]) array([[4.97248476e-07, 9.99999503e-01]]) 具体的惩罚方法可以通过 penalty 参数来设定。 SGD 支持以下 penalties(惩罚): penalty="l2": L2 norm penalty on coef_. penalty="l1": L1 norm penalty on coef_. penalty="elasticnet": Convex combination of L2 and L1(...
sklearn中有两个函数可用于获取分类器的不确定性估计:decision_function和predict_proba 大多数分类器都至少有其中一个函数,很多分类器这两个都有 predict_proba的结果是: 每行的第一个元素是第一个类别的估计概率,第二个元素是第二个类别的估计概率
decision_function(X):返回决策函数值(比如svm中的决策距离) predict_proba(X):返回每个类别的概率值(有几类就返回几列值) predict_log_proba(X):返回概率值的log值(即将概率取对数) predict(X):返回预测结果值(0/1) score(X, y=None):返回函数 ...