predict函数中type参数有什么值
时间: 2023-08-31 17:30:10 浏览: 84
### 回答1:
在predict函数中,type参数可以传入两个不同的值,分别是"completion"和"sampling"。如果type为"completion",则模型会根据输入文本预测出最可能的下一个单词或词组,以此来完成文本生成任务;如果type为"sampling",则模型会在预测时进行随机采样,从候选单词中按照概率大小来选择下一个单词或词组,以此来生成更加多样化的文本。
### 回答2:
predict函数中type参数可以有以下几个值:
1. "class":这表示模型将返回每个样本所属的类别。例如,在分类任务中,模型将返回每个样本所属的类别标签。
2. "probability":当type参数被设置为"probability"时,模型将返回每个类别的概率。这在多类分类任务中很常见,特别是当需要知道每个类别的预测概率时。
3. "raw":当type参数被设置为"raw"时,模型将返回原始的预测结果。这通常是一个向量或矩阵,包含了模型对每个类别的预测值或分数。
4. "decision_function":当type参数被设置为"decision_function"时,模型将返回一个决策函数的值。这个值可以用于判断模型对于给定样本属于哪个类别的确定程度。
根据具体的机器学习框架和模型类型,可能还会有其他类型的参数值。在使用predict函数时,根据具体的预测需求选择适当的type参数值是很重要的。
### 回答3:
在predict函数中,type参数可以设置为不同的值以确定所需的预测输出类型。常见的type参数值包括:
1. 'class':用于分类任务,返回预测样本属于每个类别的概率或类别的标签。
2. 'probability':用于分类任务,返回预测样本属于每个类别的概率。
3. 'raw':用于分类任务,返回预测样本属于每个类别的原始得分,而不是概率。
4. 'decision_function':用于二分类任务,返回预测样本的决策函数值。
5. 'distance':用于K近邻算法,返回预测样本与最近点之间的距离。
6. 'rank':用于排序任务,返回预测样本在总体排序中的排名。
通过设置合适的type参数值,我们可以根据具体任务的需求,选择生成不同类型的预测结果。
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