GoogleCloudML-engine支持部署scikit-learn的能力Pipeline对象。例如，文本分类Pipeline可能如下所示，classifier=Pipeline([('vect',CountVectorizer()),('clf',naive_bayes.MultinomialNB())])可以训练分类器，classifier.fit(train_x,train_y)然后可以将分类器上传到GoogleCloudStorage，model='model.joblib'joblib.dump(classifier,model)model_remote_path=os.
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)
我从Scikit-learn开始......>>>importsklearn>>>sklearn.__version__'0.13.1'>>>fromsklearnimportsvm>>>model=svm.SVC(probability=True)>>>X=[[1,2,3],[2,3,4]]#featurevectors>>>Y=['apple','orange']#classes>>>model.fit(X,Y)>>>model.predict_proba([1,2,3])array([[0.39097541,0.60902459]])我怎么知道哪个类应该是哪个？
LogisticRegression.predict_proba函数究竟返回什么？在我的示例中，我得到如下结果:[[4.65761066e-039.95342389e-01][9.75851270e-012.41487300e-02][9.99983374e-011.66258341e-05]]从其他计算中，我知道，使用sigmoid函数，第二列是概率。documentation说，第一列是n_samples，但那不可能，因为我的示例是评论，是文本而不是数字。文档还说，第二列是n_classes。这当然不可能，因为我只有两个类(即+1和-1)，并且该函数应该是关于计算样本真正存在的概率
我想通过交叉验证从逻辑回归模型预测概率。我知道您可以获得交叉验证分数，但是否可以从predict_proba返回值而不是分数？#importsfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.cross_validationimport(StratifiedKFold,cross_val_score,train_test_split)fromsklearnimportdatasets#setupdatairis=datasets.load_iris()X=iris.datay=iris.target#setupmod
