log_res.predict_proba
log_res.predict_proba()
是一种常见的用于预测概率回归模型的方法,其中 log_res
指的是经过训练的日志回归(Logistic Regression)或者其他支持概率预测的模型(比如线性判别分析 Linear Discriminant Analysis 或者多项式逻辑回归 Polynomial Logistic Regression)。
predict_proba()
函数会返回每个观测样本属于各个类别(如果有多个类别)的概率估计。对于二元分类问题,输出是一个长度为两个元素的数组,分别代表样本属于正类别的概率和属于负类别的概率。如果你有一个多元分类任务,则输出将是每一类的概率向量,对应于每一行样本。
举个例子,如果你在机器学习项目中使用了逻辑回归来进行决策,log_res.predict_proba(X_test)
将在测试数据上生成每条样本属于各分类的概率分布,便于后续的业务决策或者阈值调整等操作。
代码讲解 def prediction_knockout(round): dataset_round = matches(round) prediction_round = ks_model.predict(dataset_round) proba_round = ks_model.predict_proba(dataset_round) results_round = print_results(dataset_round, prediction_round, round, proba_round) return results_round
这段代码是一个函数,名为 prediction_knockout
,它接受一个参数 round
,表示比赛的轮次。这个函数使用了一个名为 matches
的函数来获取指定轮次的比赛数据集,并将其传递给名为 ks_model
的机器学习模型进行预测。模型会返回一个预测结果和每个预测结果的概率。
接下来,函数调用另一个名为 print_results
的函数,将预测结果、轮次和概率作为参数传递给它。print_results
函数的作用是将这些数据打印出来并返回一个字符串。最后,prediction_knockout
函数将 print_results
函数返回的字符串作为结果返回。
总体来说,这个函数的作用是使用机器学习模型来预测指定轮次的比赛结果,并将结果打印出来。
AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[21], line 62 60 softmax_probs = softmax_model.predict_proba(X_test_scaled) 61 mlp_probs = mlp_model.predict_proba(X_test_scaled) ---> 62 svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1] 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) File D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\utils\_available_if.py:32, in _AvailableIfDescriptor.__get__(self, obj, owner) 26 attr_err = AttributeError( 27 f"This {repr(owner.__name__)} has no attribute {repr(self.attribute_name)}" 28 ) 29 if obj is not None: 30 # delegate only on instances, not the classes. 31 # this is to allow access to the docstrings. ---> 32 if not self.check(obj): 33 raise attr_err 34 out = MethodType(self.fn, obj) File D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py:829, in BaseSVC._check_proba(self) 827 def _check_proba(self): 828 if not self.probability: --> 829 raise AttributeError( 830 "predict_proba is not available when probability=False" 831 ) 832 if self._impl not in ("c_svc", "nu_svc"): 833 raise AttributeError("predict_proba only implemented for SVC and NuSVC") AttributeError: predict_proba is not available when probability=False
这个错误是由于支持向量机模型(SVC)的probability参数设置为False时,不支持使用predict_proba方法来获取样本属于各个类别的概率导致的。
解决这个问题有两种方法:
- 将SVC模型的probability参数设置为True。修改代码如下:
svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, probability=True)
使用上述代码替换原代码中的svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1.0)
,然后再次运行程序,即可解决该错误。
- 使用decision_function方法来获取样本距离分类超平面的距离,并手动将其转换为概率值。修改代码如下:
svm_distances = svm_model.decision_function(X_test_scaled)
svm_probs = (svm_distances - svm_distances.min()) / (svm_distances.max() - svm_distances.min())
使用上述代码替换原代码中的svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1]
,然后再次运行程序,即可解决该错误。
希望这个解决方案能帮助到你!如果还有其他问题,请随时提问。