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  • predict predict_proba区别的小例子

    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
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Alex0111/p/8280827.html
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