Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明-6ren

Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09

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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ 。

 
    ? 
   
         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)不同于model.predict()，它返回的预测值为获得所有结果的概率。（有多少个分类结果，每行就有多少个概率，对每个结果都有一个概率值，如0、1两分类就有两个概率）。

我们直接上代码，通过具体例子来进一步讲解:

python3 代码实现:

 
    ? 
   
         # -*- 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))

运行结果:

Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明

分析结果:

使用model.predict()

预测[2,1,2]为1类。

预测[3,2,6]为1类。

预测[2,6,4]为0类。

使用model.predict_proba()

预测[2,1,2]的标签是0的概率为0.19442289，1的概率为0.80557711 。

预测[3,2,6]的标签是0的概率为0.04163615，1的概率为0.95836385 。

预测[2,6,4]的标签是0的概率为0.83059324，1的概率为0.16940676 。

预测为0类的概率值和预测为1的概率值和为1 。

同理，如果标签继续增加，3类：0，1, 2 。

预测为0类的概率值：a 。

预测为1类的概率值：b 。

预测为2类的概率值：c 。

预测出来的概率值的和a+b+c=1 。

注：model.predict_proba()返回所有标签值可能性概率值，这些值是如何排序的呢?

返回模型中每个类的样本概率，其中类按类self.classes_进行排序.

通过numpy.unique(label)方法，对label中的所有标签值进行从小到大的去重排序.

得到一个从小到大唯一值的排序。这也就对应于model.predict_proba()的行返回结果.

以上这篇Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://blog.csdn.net/helloworld0906/article/details/103214002 。

最后此篇关于Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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