scikit-learn에서 predict와 predict_proba의 차이점

파비아나

모델을 만들었고 대상 변수가 0, 1또는이라고 가정 2합니다. 를 사용 predict하면 대답은 0, 1 또는 2 중 하나 인 것 같습니다 . 그러나를 사용하면 predict_proba다음과 같이 각 행에 대해 3 개의 열이있는 행을 얻습니다.

   model = ... Classifier       # It could be any classifier
   m1 = model.predict(mytest)
   m2= model.predict_proba(mytest)

   # Now suppose  m1[3] = [0.6, 0.2, 0.2]

내가 predict와 predict_proba. 인덱스 3에서는 위의 결과가이고 predict_proba, predict 결과의 인덱스 3에는 0이 표시되어야합니다.이 경우입니까? 나는 모두를 사용하는 방법을 이해하려고 predict하고 predict_proba동일한 모델에 서로 관련이있다.

조르고 스 Myrianthous
  • predict()실제 클래스 를 예측하는 데 사용됩니다 (귀하의 경우 0, 1또는 중 하나 1).
  • predict_proba()클래스 확률 을 예측하는 데 사용됩니다.

공유 한 예제 출력에서,

  • predict()0클래스 확률 0이 0.6 이므로 클래스를 출력 합니다.
  • [0.6, 0.2, 0.2]의 출력 predict_proba이 단순히 클래스의 클래스 확률 것을 나타내고 0, 1그리고 1아르 0.6, 0.20.2각각.

이제 문서에서에 대해 언급했듯이 predict_proba결과 배열은 사용중인 레이블을 기준으로 정렬됩니다.

모든 클래스에 대해 반환 된 견적은 클래스 레이블에 따라 정렬됩니다.

따라서 클래스 레이블이 [0, 1, 2]해당 출력 인 predict_proba경우에는 해당 확률이 포함됩니다. 0.6인스턴스의 확률로 분류 될 00.2인스턴스로 분류되어있는 확률 12각각이.

이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.

침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제

에서 수정
0

몇 마디 만하겠습니다

0리뷰
로그인참여 후 검토

관련 기사

분류에서Dev

Scikit-Learn의 .fit () 메서드는 어떻게 데이터를 .predict ()에 전달합니까?

분류에서Dev

Scala에서 =>와->의 차이점

분류에서Dev

scikit-learn에서 DecisionTreeClassifier의 학습 된 트리의 깊이와 잎 수를보고합니다.

분류에서Dev

Kotlin에서 setOf와 hashSetOf의 차이점

분류에서Dev

model (x)와 model.predict (x)의 차이점

분류에서Dev

MaterialApp에서 initialRoute와 home의 차이점

분류에서Dev

confint와 predict의 차이점

분류에서Dev

CSS에서 :: after와 :: before의 차이점

분류에서Dev

keras와 scikit-learn 간의 정확도 계산 차이

분류에서Dev

Scikit-learn에서 OneHotEncoder와 KNNImpute 간의 순환 루프

분류에서Dev

predict와 predict_proba 확률의 큰 차이

분류에서Dev

cross_val_predict에 대한 method = 'predict_proba'반환 "인덱스 1이 크기가 1 인 축 1의 범위를 벗어났습니다."

분류에서Dev

Random Forest Classifier에서 'predict'로 예측 된 클래스에 대한 'predict_proba'를 얻는 방법은 무엇입니까?

분류에서Dev

xgboost predict_proba : 확률과 레이블 간의 매핑을 수행하는 방법

분류에서Dev

scikit-learn.predict 메소드의 매개 변수로 허용되는 유형

분류에서Dev

NaN에서 predict_proba를 X_test 결과와 병합

분류에서Dev

predict_proba를 사용하여 각 샘플에 대한 모든 클래스의 독립 확률을 얻는 방법은 무엇입니까?

분류에서Dev

XGBoost predict_proba 느린 추론 성능

분류에서Dev

다중 레이블 predict_proba의 출력 분할

분류에서Dev

scikit 0.15 classifiers without predict_proba

분류에서Dev

Use scikit-learn to predict data vector "x" given "y"?

분류에서Dev

Use scikit-learn to predict data vector "x" given "y"?

분류에서Dev

sklearn의 Adaboost predict_proba는 내부적으로 어떻게 작동합니까?

분류에서Dev

scikit-learn 클러스터링 : predict (X) 대 fit_predict (X)

분류에서Dev

RandomForestClassifier (sklearn)의 predict_proba (X)가 정적 인 것 같습니다.

분류에서Dev

Keras-predict_proba의 합이 1이되지 않습니까?

분류에서Dev

회귀 vs 분류 자 predict_proba

분류에서Dev

predict와 svmclassify의 차이점은 무엇입니까?

분류에서Dev

가장 관련성이 높은 예측이 포함 된 Predict_proba 배열

Related 관련 기사

  1. 1

    Scikit-Learn의 .fit () 메서드는 어떻게 데이터를 .predict ()에 전달합니까?

  2. 2

    Scala에서 =>와->의 차이점

  3. 3

    scikit-learn에서 DecisionTreeClassifier의 학습 된 트리의 깊이와 잎 수를보고합니다.

  4. 4

    Kotlin에서 setOf와 hashSetOf의 차이점

  5. 5

    model (x)와 model.predict (x)의 차이점

  6. 6

    MaterialApp에서 initialRoute와 home의 차이점

  7. 7

    confint와 predict의 차이점

  8. 8

    CSS에서 :: after와 :: before의 차이점

  9. 9

    keras와 scikit-learn 간의 정확도 계산 차이

  10. 10

    Scikit-learn에서 OneHotEncoder와 KNNImpute 간의 순환 루프

  11. 11

    predict와 predict_proba 확률의 큰 차이

  12. 12

    cross_val_predict에 대한 method = 'predict_proba'반환 "인덱스 1이 크기가 1 인 축 1의 범위를 벗어났습니다."

  13. 13

    Random Forest Classifier에서 'predict'로 예측 된 클래스에 대한 'predict_proba'를 얻는 방법은 무엇입니까?

  14. 14

    xgboost predict_proba : 확률과 레이블 간의 매핑을 수행하는 방법

  15. 15

    scikit-learn.predict 메소드의 매개 변수로 허용되는 유형

  16. 16

    NaN에서 predict_proba를 X_test 결과와 병합

  17. 17

    predict_proba를 사용하여 각 샘플에 대한 모든 클래스의 독립 확률을 얻는 방법은 무엇입니까?

  18. 18

    XGBoost predict_proba 느린 추론 성능

  19. 19

    다중 레이블 predict_proba의 출력 분할

  20. 20

    scikit 0.15 classifiers without predict_proba

  21. 21

    Use scikit-learn to predict data vector "x" given "y"?

  22. 22

    Use scikit-learn to predict data vector "x" given "y"?

  23. 23

    sklearn의 Adaboost predict_proba는 내부적으로 어떻게 작동합니까?

  24. 24

    scikit-learn 클러스터링 : predict (X) 대 fit_predict (X)

  25. 25

    RandomForestClassifier (sklearn)의 predict_proba (X)가 정적 인 것 같습니다.

  26. 26

    Keras-predict_proba의 합이 1이되지 않습니까?

  27. 27

    회귀 vs 분류 자 predict_proba

  28. 28

    predict와 svmclassify의 차이점은 무엇입니까?

  29. 29

    가장 관련성이 높은 예측이 포함 된 Predict_proba 배열

뜨겁다태그

보관