sklearn中predict()与predict_proba()用法区别
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 ...
原文：sklearn中的predict与predict_proba的区别
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等于 。 ...
2019-03-20 15:38 0 563 推荐指数：
相关推荐
scikit-learn中predict_proba用法 (与predict的区别）
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。 ...
何时会有predict()，何时又有predict_proba()
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 ...
scikit-learn工具包中分类模型predict_proba、predict、decision_function用法详解https://blog.csdn.net/cxx654/article/details/106727812/
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 ...
tensorflow2中model predict和__call__方法的区别
上述代码是tensorflow2.0.0中的一段源码，下面的注释中提到当少量数据的时候使用__call__比较快。 实际使用中有些地方使用predict会直接卡住。 __call__方法调用后得到的是Tensor对象，使用numpy()方法可以得到ndarray对象。 ...