predict是训练后返回预测结果,是标签值。 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 ...
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 。 ...
2018-08-05 14:22 0 2724 推荐指数:
predict是训练后返回预测结果,是标签值。 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 ...
假定在一个k分类问题中,测试集中共有n个样本。则: 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 ...
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 ...
诺,你经常见的说两者的区别,但是没给答案,抱歉我也没确切答案只有实践; https://www.cnblogs.com/mrtop/p/10309083.html 不纠结了先给我确定的答案,理解比较片面; 1、首先要分清使用的是sklearn接口形式还是原生形式; 以lightGBM举例 ...
1、功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库,而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同:tf并未提供sklearn那种强大的特征工程,如维度压缩、特征选择等。究其根本,我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式 ...