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...
svm文件夹，然后make 4. cd 进入libsvm的python子文件夹 ，然后make 5.会生成文件libsvm.so.2，svm...
这是sklearn官网给的prodict_proba说明,是不是你的数据集太小了,所以才会造成你那样的问题 仔仔ji | 园豆:202 (菜鸟二级) | 2018-10-24 19:45 0 因为你训练的模型的类别是不连续的,可能训练集中缺了几个类别。 流云丶 | 园豆:202 (菜鸟二级) | 2019-03-20 18:33 您需要登录以后才能回答,未注册...
1. **Logistic Regression**:这是最常见的模型,自然支持 `predict_proba` 方法。 2. **Support Vector Machines (SVM)**:通过启用概率估计,可以使用 `predict_proba` 方法。 3. **Random Forest**:随机森林模型可以输出类别概率。 4. **Gradient Boosting Models**(如 XGBoost、LightGBM): - 这些模型通常支...