我需要一个支持predict_proba()方法的所有scikit-learn分类器的列表。由于文档没有提供获取该信息的简单方法，如何以编程方式获取该信息？ 最佳答案 fromsklearn.utils.testingimportall_estimatorsestimators=all_estimators()forname,class_inestimators:ifhasattr(class_,'predict_proba'):print(name)您还可以使用CalibratedClassifierCV将任何分类器变成具有pre
我正在使用Scikit-learn。有时我需要标签/类的概率而不是标签/类本身。我不希望将垃圾邮件/非垃圾邮件作为电子邮件的标签，而希望仅具有以下示例:给定电子邮件是垃圾邮件的概率为0.78。为此，我将predict_proba()与RandomForestClassifier一起使用，如下所示:clf=RandomForestClassifier(n_estimators=10,max_depth=None,min_samples_split=1,random_state=0)scores=cross_val_score(clf,X,y)print(scores.mean())cla
我正在使用Scikit-learn。有时我需要标签/类的概率而不是标签/类本身。我不希望将垃圾邮件/非垃圾邮件作为电子邮件的标签，而希望仅具有以下示例:给定电子邮件是垃圾邮件的概率为0.78。为此，我将predict_proba()与RandomForestClassifier一起使用，如下所示:clf=RandomForestClassifier(n_estimators=10,max_depth=None,min_samples_split=1,random_state=0)scores=cross_val_score(clf,X,y)print(scores.mean())cla
我正在使用sklearn.svm.svc来自scikit-learn进行二分类。我正在使用它的predict_proba()函数来获得概率估计。谁能告诉我predict_proba()如何在内部计算概率？ 最佳答案 Scikit-learn在内部使用LibSVM，而这又使用Plattscaling，详见thisnotebytheLibSVMauthors,校准SVM以产生除类预测之外的概率。Plattscaling需要首先像往常一样训练SVM，然后优化参数向量A和B使得P(y|X)=1/(1+exp(A*f(X)+B))其中f(X)
我正在使用sklearn.svm.svc来自scikit-learn进行二分类。我正在使用它的predict_proba()函数来获得概率估计。谁能告诉我predict_proba()如何在内部计算概率？ 最佳答案 Scikit-learn在内部使用LibSVM，而这又使用Plattscaling，详见thisnotebytheLibSVMauthors,校准SVM以产生除类预测之外的概率。Plattscaling需要首先像往常一样训练SVM，然后优化参数向量A和B使得P(y|X)=1/(1+exp(A*f(X)+B))其中f(X)
我正在处理不平衡类(5%1)的分类问题。我想预测类别，而不是概率。在一个二元分类问题中，scikit的classifier.predict()是否默认使用0.5？如果没有，默认方法是什么？如果是，我该如何更改？在scikit中，一些分类器具有class_weight='auto'选项，但并非所有分类器都有。使用class_weight='auto'，.predict()是否会以实际人口比例作为阈值？在像MultinomialNB这样不支持class_weight的分类器中，有什么方法可以做到这一点？除了使用predict_proba()然后自己计算类。 最佳
我正在处理不平衡类(5%1)的分类问题。我想预测类别，而不是概率。在一个二元分类问题中，scikit的classifier.predict()是否默认使用0.5？如果没有，默认方法是什么？如果是，我该如何更改？在scikit中，一些分类器具有class_weight='auto'选项，但并非所有分类器都有。使用class_weight='auto'，.predict()是否会以实际人口比例作为阈值？在像MultinomialNB这样不支持class_weight的分类器中，有什么方法可以做到这一点？除了使用predict_proba()然后自己计算类。 最佳
我正在研究golearn示例文件夹中的knnclassifier_iris.go示例。我用我自己的数据集替换了iris数据集，只要我根据我读入的数据的一定百分比来训练我的数据，所有函数都可以正常工作并且我会得到一些输出。但是，当我明确提到训练和测试数据集，然后在拟合训练数据集后对测试数据集运行预测时，当我尝试打印预测时，我得到的结果为零。我不知道为什么我得到一个零值，所以我真的很感激一些帮助。我的代码:packagemainimport("fmt""github.com/sjwhitworth/golearn/base""github.com/sjwhitworth/golearn/e
我在我的swift项目中使用GMSAutocompleteFetcher来搜索地点。在这里，我安装带有pod的“GooglePlaces”“GooglePlacePicker”“GoogleMaps”，并按照链接中的方式编写所有内容https://developers.google.com/places/ios-api/autocomplete#use_the_fetcher但是在写完textFieldDidChange之后，我在委托(delegate)方法中根据它得到了结果:funcdidAutocomplete(withpredictions:[GMSAutocompletePre
由于firebase，我将播放服务升级到9.4.0后，因为它必须为firebase添加最新版本9.0.0或更高版本，我面临的问题是AutocompletePredictionprediction.getDescription()现在显示为未找到我的项目，除了Gradle更新，我没有改变任何东西，我认为新的播放服务缺少.getDescription方法，请帮助我这是我的新Gradle`compile'com.google.firebase:firebase-core:9.4.0'compile'org.osmdroid:osmdroid-android:5.1@aar'compile'c
