def plot_svm(kernel, df_input, y, C, gamma, coef): svc_model = svm.SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma, coef0=coef, random_state=11, probability=True).fit(df_input, y) Z = svc_model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 0] Z = Z.reshape(xx.shape) fig =...
def plot_svm(kernel, df_input, y, C, gamma, coef): svc_model = svm.SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma, coef0=coef, random_state=11, probability=True).fit(df_input, y) Z = svc_model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 0] Z = Z.reshape(xx.shape) fig =...
现在使用测试数据以这种方式对模型进行测试,模型的准确性可以使用sklearn.metrics中的accuracy_score()方法计算。 # Testing the model using the testing datay_pred=model.predict(x_test)# Calculating the accuracy of the modelaccuracy=accuracy_score(y_pred,y_test)# Print the accuracy of the modelprint(...
.model.predict(sub_main) prob = model.predict_proba(sub_main) prob_s = np.around(prob, decimals=5) prob_s = prob_s*100pred = model.predict(sub_main)print''print'Prediction: 'printpredprint'Probability: 'print'Neutral: ', prob_s[0,0]print'Smiling: ', prob_s[0,1]print'Shocked:...
svc_model = svm.SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma, coef0=coef, random_state=11, probability=True).fit(df_input, y) Z = svc_model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 0] Z = Z.reshape(xx.shape) fig = px.scatter_3d(df, x='PCAz_1', y='PCAz_2', z=...
预测结果=model.predict(输入样本矩阵)#调用model.predict_proba(样本矩阵)可以获取每个样本的置信概率矩阵置信概率矩阵 = model.predict_proba(输入样本矩阵) 置信概率矩阵格式如下: 案例:修改基于径向基核函数的SVM案例,新增测试样本,输出每个测试样本的执行概率,并给出标注。
np.arange(y_min-0.5,y_max+0.5,h))defplot_svm(kernel,df_input,y,C,gamma,coef):svc_model=svm.SVC(kernel=kernel,C=C,gamma=gamma,coef0=coef,random_state=11,probability=True).fit(df_input,y)Z=svc_model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()])[:,0]Z=Z.reshape(xx.shape)fig...
max_iter 硬限制在求解器中迭代的次数,或者-1表示无限制,默认为-1。 decision_function_shape 多分类策略。'ovo'表示一对一,'ovr'表示一对其余,默认是'ovr'。只有在decision_function_shape为'ovr'时才有predict_proba和predict_log_proba方法。 使用代码: Python 机器学习 SVM算法-CJavaPy ...
为什么predict()推荐的分类并不是predict_proba()结果中概率最高的那个sklearn.svm 我是个什么都不会的小白 | 初学一级 | 园豆:197 提问于:2018-04-26 14:25 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 5年前
model.predict_proba(observation) ---> array([[0., 1., 0.]]) 1. 2. 3. 4. 如果想使用其他的不纯度度量方式,可以修改参数criterion。 2.训练决策树回归模型 使用DecisionTreeRegression训练决策树回归模型: from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor ...