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Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明

 更新时间: 2020年06月28日 11:10:42   转载 作者: 冽夫  
这篇文章主要介绍了Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

zhengguidecaipiaojiufeihuabuduoshuole,dajiahaishizhijiekandaimaba~

clf=KMeans(n_clusters=5) #创建分类器对象
fit_clf=clf.fit(X) #用训练器数据拟合分类器模型
clf.predict(X) #也可以给新数据数据对其预测

print(clf.cluster_centers_) #输出5个类的聚类中心

y_pred = clf.fit_predict(X) #用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进行预测

print(y_pred) #输出预测结果

补充知识: sklearn中调用某个机器学习模型model.predict(x)和model.predict_proba(x)的区别

model.predict_proba(x)butongyumodel.predict(),tafanhuideyucezhiweihuodesuoyoujieguodegailv。(youduoshaogefenleijieguo,meixingjiuyouduoshaogegailv,duimeigejieguodouyouyigegailvzhi,ru0、1liangfenleijiuyoulianggegailv)

zhengguidecaipiaozhijieshangdaima,tongguojutilizilaijinyibujiangjie:

python3 daimashixian:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jul 27 21:25:39 2019

@author: ZQQ
"""
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from xgboost import XGBClassifier
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
# 这个方法只是解决了表面,没有根治

# 数据(特征,属性)
x_train = np.array([[1,2,3], 
          [1,5,4], 
          [2,2,2], 
          [4,5,6], 
          [3,5,4], 
          [1,7,2]]) 
# 数据的标签
y_train = np.array([1, 0, 1, 1, 0, 0]) 
 
# 测试数据
x_test = np.array([[2,1,2], 
          [3,2,6], 
          [2,6,4]]) 
 
# 导入模型
model = LogisticRegression() 
 
#model = RandomForestClassifier()

#model=XGBClassifier()

model.fit(x_train, y_train)

# 返回预测标签 
print(model.predict(x_test)) 
 
print('---------------------------------------')

# 返回预测属于某标签的概率 
print(model.predict_proba(x_test)) 
 

yunxingjieguo:

fenxijieguo:

使用model.predict() :

正规的彩票yuce[2,1,2]wei1lei

yuce[3,2,6]wei1lei

yuce[2,6,4]wei0lei

使用model.predict_proba() :

yuce[2,1,2]debiaoqianshi0degailvwei0.19442289,1degailvwei0.80557711

yuce[3,2,6]debiaoqianshi0degailvwei0.04163615,1degailvwei0.95836385

yuce[2,6,4]debiaoqianshi0degailvwei0.83059324,1degailvwei0.16940676

预测为0类的概率值和预测为1的概率值和为1

tongli,ruguobiaoqianjixuzengjia,3lei: 0,1, 2

yucewei0leidegailvzhi: a

yucewei1leidegailvzhi: b

正规的彩票yucewei2leidegailvzhi: c

正规的彩票yucechulaidegailvzhidehea+b+c=1

zhu: model.predict_proba()fanhuisuoyoubiaoqianzhikenengxinggailvzhi,zheixiezhishiruhepaixudeni?

fanhuimoxingzhongmeigeleideyangbengailv,qizhongleianleiself.classes_jinxingpaixu。

tongguonumpy.unique(label)fangfa,duilabelzhongdesuoyoubiaoqianzhijinxingcongxiaodaodadequzhongpaixu。

正规的彩票dedaoyigecongxiaodaodaweiyizhidepaixu。zheiyejiuduiyingyumodel.predict_proba()dexingfanhuijieguo。

yishangzheipianpython sklearnzhongde.fityu.predictdeyongfashuomingjiushixiaobianfenxiangjidajiadequanbuneirongle,xiwangnengjidajiayigecankao,yexiwangdajiaduoduozhichijiaobenzhijia。

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