Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ ? 1 2 3 4 5 6 7 8 0 Comments

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

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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：

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# -*- 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：

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服务器之家。

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

本文链接：https://my.lmcjl.com/post/2852.html

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