scikit-learn多分类probility输出

最新推荐文章于 2024-04-25 13:38:26 发布

itscarrot

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分类专栏：机器学习文章标签： scikit-learn 多分类

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/itscarrot/article/details/52194436

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在Multioutput-multiclass classification时候需要同时输出类名同probability

for k,v in zip(model.classes_,model.predict_proba(predictValue)[0]):
    print k,v

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机器学习实战(基于scikit-learn和TensorFlow)学习心得(25)--softmax回归及其计算公式

Tomswordyan的博客

03-12

419

softmax regission 好,接下来说一说softmax,上一个随笔介绍了logistic 回归,但是logistic基本上都是用在二分类问题上,也就是他能分辨出一个样本究竟是A还是B,但如果多出一个C选项的话系统就不能很好的工作了.而softmax就是用来处理多分类问题得. softmax regression的思想是这样的,当给定实例x时，Softmax回归模型首先为每个类别k计...

scikit-learn 常用分类算法的使用

老胡的笔记

06-10

4984

cikit-learn机器学习的分类算法：逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、支持向量机、决策树和随机森林等

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SOCV/POCV 开篇（1）

diedai7174的博客

08-21

3074

1.功能：模拟工艺偏差对芯片性能的影响 2. 40nm之前 flat derate模型可以基本覆盖大部分情况 3.AOCV （Adance OCV) 考虑distance 和depth的影响。 AOCV table背后已经有统计学的支撑,即SSTA(statistical static timing analysis). 但是限于runtime，基本都...

似然（likelihood）和概率（probability）的区别与联系

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江前云后的专栏

12-18

11万+

虽然经常在paper和教程中看到“似然（likelihood）”的概念，但是一直都没有仔细研究似然与概率的区别，今天查了一些资料，有些收获，在此总结一下。似然与概率的区别简单来讲，似然与概率分别是针对不同内容的估计和近似。概率(密度)表达给定θ\thetaθ下样本随机向量X=x\textbf{X} = {x}X=x的可能性，而似然表达了给定样本X=x\textbf{X} = {x}X=x下参数...

scikit-learn : Logistic Regression

搬砖小工053

07-03

3253

用线性方法处理分类问题——逻辑回归实际上线性模型也可以用于分类任务。方法是把一个线性模型拟合成某个类型的概率分布，然后用一个函数建立阈值来确定结果属于哪一类。背景这里用的函数是经典的逻辑函数。一个非常简单的函数：f(x)=11+e−tf(x)= \frac 1 {1+e^{-t}}它的图形如下图所示：import numpy as np %matplotlib inline import matpl

基于scikit-learn包实现机器学习之KNN(K近邻)-完整示例

weixin_30648587的博客

04-09

2935

基于scikit-learn包实现机器学习之KNN(K近邻) scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易用性，目前受到了很多数据科学从业者的欢迎，也是业界相当著名的一个开源项目...

Sklearn实现knn

黑马程序员广州中心的专栏

01-08

176

#----------------------------------Sklearn实现Knn------------------------------ # KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, # algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=2, metric=’minkowski’, # metr...

python代码实现KNN对鸢尾花的分类

最新发布

weixin_40623018的博客

04-25

1709

python代码实现KNN对鸢尾花的分类 KNeighborsClassifier、kneighbors、predict_proba

机器学习实战——集成学习 Adaboost 算法

wxw_csdn的博客

12-25

645

机器学习实战——集成学习 Adaboost 算法1 模型介绍1.1 集成学习概述1.2 集成学习的组合策略1.2.1 平均法1.2.2 投票法1.2.3 学习法1.3 Adaboost 算法的介绍2 sklearn中的实现 1 模型介绍 1.1 集成学习概述集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。对于训练集数据，我们通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，最终可以形成一个强学习器，...

Kaggle项目实战1——Digit Recognizer——排名Top10%

星火

01-27

1万+

Kaggle项目实战1，MNIST手写数字识别，99%正确率，排名28/554的全过程

Scikit-Learn 机器学习笔记 -- 线性回归、逻辑回归、softmax回归

Wang_Jiankun的博客

07-19

5146

Scikit-Learn 机器学习笔记 – 线性回归、逻辑回归、softmax回归 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 创建线性回归数据集 def create_dataset(): X = 2 * np.random.rand(100, 1) # 结果加上高斯噪声 y = 4 + 3...

DeepLearning tutorial（1）Softmax回归原理简介+代码详解

wepon的专栏

01-26

3万+

DeepLearning tutorial（1）Softmax回归原理简介+代码详解 @author：wepon @blog：http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/43157801 本文介绍Softmax回归算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Classifying MNIST

probility and statistic(2) 常用的相似性度量

weixin_43746235的博客

09-25

957

在机器学习中，经常使用距离来计算相似性，通常距离越近，相似度就越大，今天我们就来总结一下，常用的距离计算方法： 1.欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离是我们平时使用最多的一种方法，也是非常容易理解的一种方法，源自欧式空间中两点的距离公式，是指在m维空间两点之间的真实距离，也就是通常我们所说的直线距离。在地图中，两地直接连线的距离就是欧式距离二维空间中欧氏距离计算公式：设两点分别为a(x1,y1),b(x2,y2) d1,2=(x1−x2)2+(y1−y2)2d_{1,2}=\sq

scikit-learn/logistic regression识别mnist

szj_huhu的博客

07-12

2543

逻辑回归的对数似然损失函数cost function：当y=1时，假定这个样本为正类。如果此时hθ(x)=1,则单对这个样本而言的cost=0,表示这个样本的预测完全准确。那如果所有样本都预测准确，总的cost=0 但是如果此时预测的概率hθ(x)=0，那么cost趋向于无穷大，那么此时就要对损失函数加一个很大的惩罚项。 logistic cost定义为： logistic回归主

Scikit-Learn 常用函数

Wang_Jiankun的博客

09-17

1301

Scikit-Learn 常用函数 1、数据集划分函数原型： train_test_split(train_data, train_label, test_size=None, random_state=None, shuffle=True) train_data：数据集的数据，可以是列表或者numpy数组 train_label：数据集的标签 test_size：测试集的样本占...

probility and statistic(1) 均值、方差、期望、协方差、相关系数

weixin_43746235的博客

09-27

1122

均值、期望、方差、协方差均值、方差这两个概念我们在初中就曾接触过，而期望和协方差我们可能到了大学才会接触到一、均值：均值又分为总体均值和样本均值： (1).总体均值：使用总体数据求得的均值想必这个大家都耳熟能详，他其实反映的就是一组数据的平均值，他的公式也非常简单设一组数据为 X = (x1,x2,x3,x4,x5,……xn)那么他的均值就为 μ=∑i=1NxiN\mu = \frac{\sum_{i=1}^Nxi}{N}μ=N∑i=1Nxi (2).样本均值：从总体数据中抽出一部分样.

Scikit-learn：分类classification

皮皮blog

11-04

3160

http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/53034340支持向量机SVM分类svm分类有多种不同的算法。svcImplementation of Support Vector Machine classifier using libsvm: the kernel can be non-linear but its SMO algorithm d

机器学习笔记之七——逻辑回归简单推导、softmax简单理解以及sklearn中逻辑回归常用参数解释

D的博客

12-11

2014

逻辑回归对逻辑回归的理解：对线性回归的假设函数的 f(x) 又套上了一层sigmoid函数，即g(f(x)). 然后sigmoid函数是长这样的：它的图像长这样：对于线性回归得到的结果，再经过一层sigmoid函数，以x=0为界限，左边为0，右边为1，逻辑回归就是这样一个二分类的算法。那我们再从数学的角度去看一下它的推导过程，在此之前，要知道sigmoid的导函数很特殊，长这样的...

机器学习之逻辑回归和softmax回归及代码示例

cxmscb的博客

11-29

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一、逻辑回归在机器学习之线性回归中，我们可使用梯度下降的方法得到一个映射函数hΘ(X)来去贴近样本点，这个函数是对连续值的一个预测。而逻辑回归是解决分类问题的一个算法，我们可以通过这个算法得到一个映射函数f：X-> y，其中X为特征向量，X 为 { x0 x1 x2 x3 x4 … xn }，y为预测的结果。在逻辑回归这里，标签y为一个离散的值。二、判定边界当将训练集的样本以其各个特征为坐标轴在