predict predict_proba区别的小例子

复制代码
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.array([[1,2,3],
                        [1,3,4],
                        [2,1,2],
                        [4,5,6],
                        [3,5,3],
                        [1,7,2]])
>>> y_train = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])
>>> x_test = np.array([[2,2,2],
                       [3,2,6],
                       [1,7,4]])
>>> clf = LogisticRegression()
>>> clf.fit(x_train, y_train)
# 返回预测标签
>>> clf.predict(x_test)
array([1, 0, 1])
# 返回预测属于某标签的概率
>>> clf.predict_proba(x_test)
array([[ 0.43348191, 0.56651809],
       [ 0.84401838, 0.15598162],
       [ 0.13147498, 0.86852502]])
预测[2,2,2]的标签是0的概率为0.43348191,1的概率为0.56651809

预测[3,2,6]的标签是0的概率为0.84401838,1的概率为0.15598162

预测[1,7,4]的标签是0的概率为0.13147498,1的概率为0.86852502
复制代码

 

posted on   Alex0111  阅读(6140)  评论(2编辑  收藏  举报

编辑推荐:
· Linux glibc自带哈希表的用例及性能测试
· 深入理解 Mybatis 分库分表执行原理
· 如何打造一个高并发系统?
· .NET Core GC压缩(compact_phase)底层原理浅谈
· 现代计算机视觉入门之:什么是图片特征编码
阅读排行:
· 手把手教你在本地部署DeepSeek R1,搭建web-ui ,建议收藏!
· Spring AI + Ollama 实现 deepseek-r1 的API服务和调用
· 数据库服务器 SQL Server 版本升级公告
· C#/.NET/.NET Core技术前沿周刊 | 第 23 期(2025年1.20-1.26)
· 程序员常用高效实用工具推荐,办公效率提升利器!

导航

< 2025年1月 >
29 30 31 1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 30 31 1
2 3 4 5 6 7 8
点击右上角即可分享
微信分享提示