分类：predict

2020
10-08

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~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)... 继续阅读 >

2020
10-08

浅谈sklearn中predict与predict_proba区别

predict_proba返回的是一个n行k列的数组，列是标签（有排序），第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。predict直接返回的是预测的标签。具体见下面示例：#conding:utf-8fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionimportnumpyasnpx_train=np.array([[1,2,3],[1,3,4],[2,1,2],[4,5,6],[3,5,3],... 继续阅读 >

2020
10-08

浅谈keras2 predict和fit_generator的坑

1、使用predict时，必须设置batch_size,否则效率奇低。查看keras文档中，predict函数原型：predict(self,x,batch_size=32,verbose=0)说明：只使用batch_size=32，也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU，然后进行预测。在一些问题中，batch_size=32明显是非常小的。而通过PCI传数据是非常耗时的。所以，使用的时候会发现预测数据时效率奇低，其原因就是batch_size太小了。经验：使用predict时，必须人为设置好ba... 继续阅读 >

2020
10-07

对Keras中predict()方法和predict_classes()方法的区别说明

1predict()方法当使用predict()方法进行预测时，返回值是数值，表示样本属于每一个类别的概率，我们可以使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签。2predict_classes()方法当使用predict_classes()方法进行预测时，返回的是类别的索引，即该样本所属的类别标签。以卷积神经网络中的图片分类为例说明，代码如下：补充知识：keras中model.evaluate、model.predict和model.predict_classes的区别1、mo... 继续阅读 >