一、sklearn函数怎么看预测值
下面以SVR为例吧:
>>> clf = svm.SVR() #创建模型
>>> clf.fit(X, y) #训练模型
>>>clf.predict([[1, 1]]) #做预测,得到预测结果
二、sklearn logisticregression模型怎么返回预测的概率
Logistic回归的主要用途:
寻找危险因素:寻找某一疾病的危险因素等;
预测:根据模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率有多大;
判别:实际上跟预测有些类似,也是根据模型,判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大,也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。
Logistic回归主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等。例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌,即“是”或“否”,自变量就可以包括很多了,例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的,也可以是分类的。
三、python sklearn中怎样预测给定的新数据
最近在拿 sklearn 做中文文本分类器,
网上找到的例子都是拿带标签的数据,二八划分后,八成用于训练模型,两成用于测试,
然后分析测试结果看精确度。
现在,我已经使用训练数据做好了模型训练(存在文本分类器的对象了),
拿一段之前数据集里面没有的文本数据,使用训练好的文本分类器做类别预测,
问题是如何拿到预测的类别的名称呢。。。
代码如下:
# cls 是之前已经训练好的文本分类器对象
pred = clf.predict(X_new)
怎样从预测结果 pred ( ndarray )获取到分类的类别名称呢?
我有尝试过如下的方式去获取:
label_list = list()
四、请教大家对s佳通这支股票未来的判断,值得做长线吗?
此股业绩一般,近斯主力处于收集期,短期机会不大,建议观望!