sklean的模型预测输出

最新推荐文章于 2024-07-08 04:15:02 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-08 04:15:02 发布 · 1.4k 阅读

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from sklearn.svm import svc model = svc() model.fit(x_train, y_train) model.predict(x_test) # 输出类别 model.predict_proba(x_test) # 输出分类概率 model.predict_log_proba(x_test) # 输出分类概率的对数

predict输出的是预测后的对应结果，是类别。
predict_proba输出的是二维列表格式。【0的概率，非0的概率】
要取出1的概率可以直接
model.predict_proba(x_test) [:,1]
或者

a=model.predict_proba(x_test)
a[:,1]

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python sklearn 多输出回归

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机器学习的模型(sklearn)

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机器学习模型的作用是自动从数据中学习并提取有用的信息，以做出预测或决策。在监督学习中，模型通过识别特征与输出之间的关联来预测结果，如将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。无监督学习中，模型探索数据的内在结构，如通过聚类分析市场细分。强化学习模型通过与环境的互动学习最佳行动策略。机器学习模型的应用广泛，如自动驾驶车辆的路径规划、股市趋势的预测以及个性化推荐系统等。这些模型使计算机能够处理复杂问题，无需显式编程即可适应新情况，推动了人工智能的发展。在机器学习中，模型是算法的核心，负责从数据中学习规律和做出预测。

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### 如何提升或计算 sklearn 模odel 预测准确率 #### 准确率的定义与计算方式准确率（Accuracy）是指模型预测正确的样本数占总样本的比例。可以通过 `sklearn.metrics.accuracy_score` 方法来计算准确率[^4]。以下是基于真实标签和预测标签计算准确率的一个简单例子： ```python from sklearn.metrics import accuracy_score y_true = [0, 1, 1, 0, 1] y_pred = [0, 1, 0, 0, 1] accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy}') ``` #### 提升模型预测准确率的方法为了提高模型的预测性能，可以从以下几个方面入手： 1. **特征工程优化** 特征的选择和处理直接影响模型的表现。通过增加更多有意义的特征、减少冗余特征以及对现有特征进行转换（如标准化、归一化），可以显著改善模型效果[^3]。 2. **调整超参数** 使用网格搜索（Grid Search）或者随机搜索（Randomized Search）等技术寻找最佳超参数组合能够有效提升模型表现。例如，在支持向量机（SVM）中调节核函数类型及其对应的复杂度参数 C 和 γ 可能会带来更好的结果。 3. **选择合适的算法** 不同类型的分类器适用于不同类型的数据集。尝试多种机器学习算法并对比它们的效果可以帮助找到最适合当前任务的那个。比如决策树适合于离散属性较多的情况而神经网络则可能更适合连续数值型输入数据。 4. **集成方法的应用** 利用Bagging 或 Boosting 类似的技术构建多个弱分类器并将他们的输出结合起来形成最终预测值往往可以获得比单一基分类器更高的精度水平。 5. **交叉验证** 应用 k 折交叉验证(k-fold Cross Validation)，不仅可以更全面地评估模型泛化能力而且还能帮助防止过拟合现象发生。 6. **平衡类别分布** 如果目标变量存在严重的不平衡问题，则需采取措施解决这个问题，因为大多数标准监督学习算法假设训练集中各类别的数量大致相等。解决方案包括欠采样多数类、过采样少数类或者是采用专门设计用于应对不均衡数据集情况下的特定算法版本。 7. **错误分析** 对误分情况进行深入剖析有助于发现潜在规律进而改进策略。这一步骤通常涉及可视化混淆矩阵(confusion matrix)以直观展示哪些种类最容易被错判成其他类别。 8. **正则化** 当面临高维稀疏数据时适当引入L1/L2范数约束项可抑制过度复杂的权重配置从而降低过拟合风险。 9. **更多的训练数据** 增加高质量标注好的实例数目总是有益无害的做法之一，因为它让模型有机会学到更加广泛的知识模式。综上所述，除了正确运用上述提到的各种技巧外还需要不断试验迭代直至达到满意的业务需求为止。 #### 示例代码：使用 GridSearchCV 调整超参数下面是一个利用 `GridSearchCV` 来自动调优逻辑回归(Logistic Regression)中的惩罚强度(penalty strength)的例子： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegression param_grid = {'C': [0.01, 0.1, 1, 10]} grid_search = GridSearchCV(estimator=LogisticRegression(), param_grid=param_grid, cv=5) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) grid_search.fit(X_train, y_train) best_params = grid_search.best_params_ best_accuracy = grid_search.score(X_test, y_test) print(f"Best Parameters:{best_params}, Best Accuracy on Test Set:{best_accuracy}") ```