【Python机器学习】多分类问题的不确定度

decision_function和predict_proba也适用于多分类问题。还是以鸢尾花数据集为例:

python 复制代码
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.datasets import make_circles,load_iris
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris=load_iris()
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(
    iris.data,iris.target,random_state=0
)

gbrt=GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.01,random_state=0)
gbrt.fit(X_train,y_train)
print('决策函数结果的形状:{}'.format(gbrt.decision_function(X_test).shape))
print('决策函数结果:{}'.format(gbrt.decision_function(X_test)[:6,:]))

可以看到,对于多分类的情况, decision_function的形状为(n_samples,n_classes),每一列对应每个类别的"确定度分数",分数较高的类别可能性更大,得分较低的分类可能性小,可以找到每个数据点的最大元素,也就是预测结果:

python 复制代码
print('决策函数得分最高的分类:{}'.format(np.argmax(gbrt.decision_function(X_test),axis=1)))
print('模型预测结果:{}'.format(gbrt.predict(X_test)))

predict_proba输出的形状相同,也是(n_samples,n_classes),每个数据点的所有可能类别的概率相加为1:

python 复制代码
print('预测每个分类的概率:{}'.format(gbrt.predict_proba(X_test)[:6]))

总之,decision_function和predict_proba的形状始终相同,都是(n_samples,n_classes)

相关推荐
好喜欢吃红柚子5 分钟前
万字长文解读空间、通道注意力机制机制和超详细代码逐行分析(SE,CBAM,SGE,CA,ECA,TA)
人工智能·pytorch·python·计算机视觉·cnn
小馒头学python9 分钟前
机器学习是什么?AIGC又是什么?机器学习与AIGC未来科技的双引擎
人工智能·python·机器学习
神奇夜光杯19 分钟前
Python酷库之旅-第三方库Pandas(202)
开发语言·人工智能·python·excel·pandas·标准库及第三方库·学习与成长
正义的彬彬侠21 分钟前
《XGBoost算法的原理推导》12-14决策树复杂度的正则化项 公式解析
人工智能·决策树·机器学习·集成学习·boosting·xgboost
千天夜30 分钟前
使用UDP协议传输视频流!(分片、缓存)
python·网络协议·udp·视频流
测试界的酸菜鱼34 分钟前
Python 大数据展示屏实例
大数据·开发语言·python
羊小猪~~38 分钟前
神经网络基础--什么是正向传播??什么是方向传播??
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·机器学习
放飞自我的Coder1 小时前
【python ROUGE BLEU jiaba.cut NLP常用的指标计算】
python·自然语言处理·bleu·rouge·jieba分词
正义的彬彬侠2 小时前
【scikit-learn 1.2版本后】sklearn.datasets中load_boston报错 使用 fetch_openml 函数来加载波士顿房价
python·机器学习·sklearn
资源补给站2 小时前
论文2—《基于柔顺控制的智能神经导航手术机器人系统设计》文献阅读分析报告
机器学习·机器人·手术机器人