假定在一個k分類問題中,測試集中共有n個樣本。則: predict返回的是一個大小為n的一維數組,一維數組中的第i個值為模型預測第i個預測樣本的標簽; predict_proba返回的是一個n行k列的數組,第i行第j列上的數值是模型預測第i個預測樣本的標簽為j的概率。此時每一行的和應該 ...
假定在一個k分類問題中,測試集中共有n個樣本。則: predict返回的是一個大小為n的一維數組,一維數組中的第i個值為模型預測第i個預測樣本的標簽; predict_proba返回的是一個n行k列的數組,第i行第j列上的數值是模型預測第i個預測樣本的標簽為j的概率。此時每一行的和應該 ...
predict是訓練后返回預測結果,是標簽值。 predict_proba返回的是一個 n 行 k 列的數組, 第 i 行 第 j 列上的數值是模型預測 第 i 個預測樣本為某個標簽的概率,並且每一行的概率和為1。 # conding :utf-8 from ...
predict_proba返回的是一個 n 行 k 列的數組, 第 i 行 第 j 列上的數值是模型預測 第 i 個預測樣本為某個標簽的概率,並且每一行的概率和為1。 ...
諾,你經常見的說兩者的區別,但是沒給答案,抱歉我也沒確切答案只有實踐; https://www.cnblogs.com/mrtop/p/10309083.html 不糾結了先給我確定的答案,理解比較片面; 1、首先要分清使用的是sklearn接口形式還是原生形式; 以lightGBM舉例 ...
在使用sklearn訓練完分類模型后,下一步就是要驗證一下模型的預測結果,對於分類模型,sklearn中通常提供了predict_proba、predict、decision_function三種方法來展示模型對於輸入樣本的評判結果。 說明一下,在sklearn中,對於訓練好的分類模型,模型都有 ...
fitted是擬合值,predict是預測值。模型是基於給定樣本的值建立的,在這些給定樣本上做預測就是擬合。在新樣本上做預測就是預測。 你可以找一組數據試試,結果如何。 fit<-lm(weight~height,data=women) fitted(fit) predict(fit ...