predict_proba 的使用

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浅谈sklearn中predict与predict_proba区别
09-16
主要介绍了浅谈sklearn中predict与predict_proba区别，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
predict_proba
Du_Shuang的博客
11-16 1403
转载于：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37870649/article/details/79549142 predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。 # conding :utf-8 from sklearn.linear_model import L...
predict_proba函数 Python
weixin_44056948的博客
06-03 1万+
predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。 # conding :utf-8 from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np x_train = np.array([[1,2,3], [1,3,4], ...
python sklearn教程_sklearn的predict_proba使用说明
weixin_39603217的博客
11-26 932
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，每行就有多少个概率，以至于它对每个结果都有一个可能，如0、1就有两个概率）举例：获取数据及预测代码：from sklearn.linear_model im...
sklearn的predict_proba
昆兰.沃斯 的博客
05-22 1万+
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，每行就有多少个概率，以至于它对每个结果都有一个可能，如0、1就有两个概率） 举例： 获取数据及预测代码： from sklearn.line...
sklearn的predict_proba使用说明
09-16
本篇文章将深入探讨 `sklearn` 中 `predict_proba` 的使用及其背后的原理。 `predict_proba` 的核心功能是在分类任务中返回每个样本属于各个类别的概率。这与 `predict` 方法不同，`predict` 返回的是每个样本最有...
python predict_proba_sklearn的predict_proba使用说明
weixin_39636411的博客
12-09 900
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，每行就有多少个概率，以至于它对每个结果都有一个可能，如0、1就有两个概率)举例：获取数据及预测代码：from sklearn.linear_model im...
sklearn中的predict_proba与predict
chandelierds的博客
12-06 891
转载自:https://blog.youkuaiyun.com/qq_36523839/article/details/80405455 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，每行就有多少个概率...
sklearn中predict_proba、predict用法
dream6104的专栏
04-11 3万+
总的来说，predict返回的是一个预测的值，predict_proba返回的是对于预测为各个类别的概率。predict_proba返回的是一个n 行 k 列的数组，第 i行j列的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。 predict import numpy as np X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], ...
python predict_proba_sklearn中predict_proba的用法例子(转)
weixin_39976575的博客
12-09 332
predict_proba返回的是一个n行k列的数组，第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率。所以每一行的和应该等于1.举个例子>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression>>> import numpy as np>>> x_train = np.arra...
sklearn中predict_proba用法（注意和predict的区别）
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飘过的春风
03-03 8万+
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。” predict_proba返回的是一个n 行 k 列的数组， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。 # conding :utf-8 fr...
CART_Class.predict_proba函数介绍
weixin_43597208的博客
01-02 557
predict_proba 函数是用于分类任务的 scikit-learn 中的决策树模型（如 CART - 分类与回归树）的一个方法。特别地，对于 DecisionTreeClassifier 类，predict_proba 用于估计给定输入数据的每个类的概率。
scikit-learn工具包中分类模型predict_proba、predict、decision_function用法详解
胖胖大海的博客
06-13 5万+
在使用sklearn训练完分类模型后，下一步就是要验证一下模型的预测结果，对于分类模型，sklearn中通常提供了predict_proba、predict、decision_function三种方法来展示模型对于输入样本的评判结果。 说明一下，在sklearn中，对于训练好的分类模型，模型都有一个classes_属性，classes_属性中按顺序保存着训练样本的类别标记。下面是使用Logistic Regression分类器在为例，展示一下分类器的classes_属性。 1、先看一下样本标签从0...
Sklearn中predict_proba函数用法及原理详解
weixin_45804601的博客
10-12 5068
Sklearn中predict_proba函数用法及数学原理详解（以logistic回归为例）
python predict_proba_浅谈sklearn中predict与predict_proba区别
weixin_39916360的博客
12-09 568
predict_proba 返回的是一个 n 行 k 列的数组，列是标签(有排序)， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。predict 直接返回的是预测 的标签。具体见下面示例：# conding :utf-8from sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport num...
predict_proba和prdict的不同和适用
starmoth的博客
12-11 2409
predict： 返回的是一个大小为n的一维数组，一维数组中的第i个值为模型预测第i个预测样本的标签； predict_proba： 返回的是一个n行k列的数组，第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率，此时每一行的和应该等于1。 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.linear_m...
成功解决AttributeError: predict_proba is not available when probability=False
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-19 4661
成功解决AttributeError: predict_proba is not available when probability=False 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 raise AttributeError("predict_proba is not available when " AttributeError: predict_proba is not available when probability=False 解..
predict_proba is not available when probability=False
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
10-20 3401
AttributeError: predict_proba is not available when probability=False 解决方法： 提示很明显，将svm模型probability参数设置为True
.predict_proba
最新发布
01-08
### 关于 `predict_proba` 方法的使用 在机器学习库 scikit-learn 中，许多分类器提供了 `predict_proba` 方法来估计测试样本属于各个类别的概率。此方法特别适用于那些基于概率决策规则的算法，比如逻辑回归 (Logistic Regression)[^1] 和 k 近邻分类器 (KNeighbors Classifier)[^2]。 #### 逻辑回归中的 `predict_proba` 对于逻辑回归而言，在训练完成后可以通过调用 `predict_proba(X)` 来获取输入特征向量 X 对应各目标类别发生的可能性大小。这些概率反映了模型认为给定实例更可能归属于哪个类别。例如： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np # 训练数据：x_train x_train = np.array([[1, 2, 3], [1, 3, 4], [2, 1, 2], [4, 5, 6], [3, 5, 3], [1, 7, 2]]) # 训练标签：y_train y_train = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1]) # 测试数据：x_test x_test = np.array([[2, 2, 2], [3, 2, 6], [1, 7, 4]]) clf = LogisticRegression() clf.fit(x_train, y_train) probabilities = clf.predict_proba(x_test) print(probabilities) ``` 上述代码会打印出一个二维数组，其中每一行对应着 x_test 的每一个样本，而每列代表该样本被分配到相应类别的概率[^3]。 #### K近邻分类器中的 `predict_proba` 当应用 k 近邻分类器时，如果指定了参数 `weights='distance'` 或者默认设置下（即权重相同），那么 `predict_proba()` 将计算每个邻居投票数占总票数的比例作为最终输出的概率值。这意味着即使某些情况下某个特定类别的概率接近于1，其他类别的概率也会非常低甚至为零，但这并不意味着这是不正常的；相反，这表明大多数最近邻都强烈支持这一分类结果[^2]。 然而需要注意的是，并不是所有的分类器都能提供有意义的概率估计。有些实现可能会返回离散化的概率分布，就像提到的情况那样，尽管理论上的确应该给出连续范围内的数值[^4]。 为了确保获得合理的概率估计，建议选择合适的评估指标以及调整超参数配置，从而优化模型性能。
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