我的目标是有三个最准确的预测标签。 通过使用此解决方案 clf = svm.SVC(
kernel='rbf',
C=51,
gamma=1,
probability=True
).fit(X,y)
predictions=[]
with open('model.pkl', 'rb') as f:
clf = pickle.load(f)
for line i
我在分类问题上应用了predict_proba。我有一些在R中构建分类模型的经验,但这是我第一次使用Python的sklearn。 所以问题是:在sklearn中,在拟合之后,我找不到一种方法来获取概率。有可能吗?有一个方法,顾名思义,就是predict_proba(),它就是but...as。这是我的代码: import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.svm import LinearSVC
import pickle
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from M
我想生成一个精度-召回曲线,具有5倍交叉验证,显示标准偏差,就像在example ROC curve code here中一样。 下面的代码(改编自How to Plot PR-Curve Over 10 folds of Cross Validation in Scikit-Learn)给出了每一次交叉验证的PR曲线以及平均PR曲线。我还想用灰色显示平均PR曲线上下一个标准差的区域。但它给出了以下错误(代码下面的链接中有详细信息): ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (91,) (78,) im
我们更新到Python3.8.2,并得到了一个与scikit有关的错误-学习:
Traceback (most recent call last):
File "manage.py", line 16, in <module>
execute_from_command_line(sys.argv)
File "/home/ubuntu/myWebApp/.venv/lib/python3.8/site-packages/django/core/management/__init__.py", line 381, in execute_from_com
我正在为不太大的数据集(1000条记录)构建算法 但它有大约2000列 我得到了这个错误 File "C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py", line 603, in _check_proba
raise AttributeError("predict_proba is not available when "
AttributeError: predict_proba is not available when probability=False 这是我
Dataframe:
id review name label
1 it is a great product for turning lights on. Ashley
2 plays music and have a good sound. Alex
3 I love it, lots of fun. Peter
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尝试使用来自sklearn的sklearn进行分类问题。给出一堆数据和信息,告诉我某个学科是否在某个类别中,我想给出一个概率,一个新的,未知的主题在一个类中。
我只有两个类,所以问题是二进制的。这是我的代码和一些错误
from sklearn.svm import SVC
clf=SVC()
clf=clf.fit(X,Y)
SVC(probability=True)
print clf.predict_proba(W) #Error is here
但是它返回以下错误:
NotImplementedError: probability estimates must be enabled
我正在腌制一个型号供以后使用。然后加载模型并在其上运行predict_proba。我得到了ValueError: X has 1 features per sample; expecting 319。不确定我是否正确地转换了它
import csv, pickle
from sklearn import svm
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
import numpy as np
import o
我有16个标签,predict_proba给了我数组中所有16个类别的可能性。有没有办法,如果我传递特定的标签给predict_proba,它只能打印我的可能性,该类别?
preds = model.predict(dataframe)
# getting predicted class , am interested in knowing probablity of this class.
print(preds)
# it is printing array for all 16 labels, I am keen to pass above predicted class and ret
我想将SVM输出的概率类转换为logits。
为了得到每一类的概率
model = svm.SVC(probability=True)
model.fit(X, Y)
results = model.predict_proba(test_data)[0]
# gets a dictionary of {'class_name': probability}
prob_per_class_dictionary = dict(zip(model.classes_, results))
# gets a list of ['most_probable_class', &
我有困难理解一个函数从雪板,并希望得到一些澄清。起初,我认为sklearn的支持向量机的predict_proba函数给出了分类器预测的可信度,但在玩了我的情感识别程序之后,我开始产生怀疑,觉得我误解了predict_proba函数的用法和工作原理。
例如,我的代码设置如下:
# Just finished training and now is splitting data (cross validation)
# and will give an accuracy after testing the accuracy of the test data
features_train, fe
我用python写了这个 from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3)
# The gamma parameter is the kernel coefficient for kernels rbf/poly/s