模型预测输出在docs中,predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1)是 Generates class probability predictions ...2024-06-26 已阅读: n次
svc的函数predict_proba()在内部是如何工作的?我使用scikit-learn中的sklearn.svm.svc进行二进制分类。我使用它的predict_proba()函数来获得概率估计。有人能告诉我predict_proba()如何在内部计算概率 ...2024-06-26 已阅读: n次
用Python绘制脊分类器的ROC曲线我想为RidgeClassifier绘制ROC曲线。但是代码出现了一个错误:我在谷歌上搜索解决方案,结果将predict_proba更改为predict,但它不起作用 predY = classifi ...2024-06-26 已阅读: n次
ValueError:层顺序的输入0与层不兼容:预期ndim=3,发现ndim=2我正在使用LSTM进行语音分类。我想创造一些预测声音的方法。但是,我收到以下错误 "ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible wi ...2024-06-26 已阅读: n次
有没有办法在PyCharm中回滚python包的更新我正在做一个项目,在我决定更新Pycharm虚拟环境中的所有软件包之前,它工作得很好。现在它给了我一个函数错误,这个函数以前运行得很好。我要走了 'SVC' object has no attribu ...2024-06-26 已阅读: n次
对DecisionTreeClassifi预测的信心我试图理解分类算法是如何创建一种通用管道的,所以我刚从LinearSVC模型开始。一般来说,我在做: model = LinearSVC(loss='squared_hinge', penalty=' ...2024-06-26 已阅读: n次
random forest的函数predict_proba()如何工作?我正在研究python 3.4,我试图用sklearnrandom forest模型做一些预测。 我首先生成了一个confusion matrix并计算了如下精度: accuracy= confusi ...2024-06-26 已阅读: n次
索引器错误:数组python numpy中的索引太多我正在为分类器模型和一些重缩放值创建一个导出。在一位研究该领域的博士生的指导下,他为我提供了创建一个可供我们使用的重缩放词典的代码。 相关代码: PROBA_RESCALING_N_SAMPLES = ...2024-06-26 已阅读: n次
如何正确重塑sklearn分类器predict_proba的多类输出?我有一个10节课的多节课问题。 使用任何带有predict_proba的sklearn分类器,我得到 (n_classes, n_samples, n_classes_probability_1_or ...2024-06-26 已阅读: n次
在随机森林分类器中,如何获得由“预测”预测的类的“预测概率”?from sklearn import ensemble model = ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10) model.fit(x,y ...2024-06-26 已阅读: n次
用范畴交叉熵预测异常结果前言:我对机器学习完全陌生,所以这可能是一个简单的解决方案 期望:首先我训练了一个CNN模型,使用二元交叉熵对两类(好的和坏的)进行验证,正确率为97%,提交了新的图像进行预测,并得到了预期的结果(这 ...2024-06-26 已阅读: n次
计算多标签分类问题的ROC曲线、分类报告和混淆矩阵我试图了解如何为我的多标签分类问题制作混淆矩阵和ROC曲线。我正在建立一个神经网络。 以下是我的课程: mlb = MultiLabelBinarizer() ohe = mlb.fit_transf ...2024-06-26 已阅读: n次
sklearn-geneticsklearn genetic 用于SCIKIT学习的遗传特征选择模块 遗传算法模拟自然选择的过程来寻找函数的最优值。 安装 pip install sklearn-genetic 要求 pyth ...2024-06-26 已阅读: n次
chicksexerChicksexer-用于性别分类的Python包[小鸡侠](images/chicksexer.jpg?raw=true“title”)`chicksexer`是一个执行**性别分类**的pytho ...2024-06-26 已阅读: n次