sklearn中predict()與predict_proba()用法區別
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 ...
原文：sklearn中的predict與predict_proba的區別
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等於 。 ...
2019-03-20 15:38 0 563 推薦指數：
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scikit-learn中predict_proba用法 (與predict的區別）
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。 ...
何時會有predict()，何時又有predict_proba()
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 ...
scikit-learn工具包中分類模型predict_proba、predict、decision_function用法詳解https://blog.csdn.net/cxx654/article/details/106727812/
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 ...
tensorflow2中model predict和__call__方法的區別
上述代碼是tensorflow2.0.0中的一段源碼，下面的注釋中提到當少量數據的時候使用__call__比較快。 實際使用中有些地方使用predict會直接卡住。 __call__方法調用后得到的是Tensor對象，使用numpy()方法可以得到ndarray對象。 ...